一种针对稀疏标注超声心动图的视频目标分割方法技术

本发明专利技术公开了一种针对稀疏标注超声心动图的视频目标分割方法，涉及图像处理技术领域，该方法采用的网络模型包括编码器模块、解码器模块和边缘修正模块；解码器模块包括四层逐级连接的解码器；边缘修正模块用于对各层解码器输出的特征图进行边缘修正，并得到边缘预测结果作为最终的视频目标分割结果；编码器模块包括四层编码器；每层编码器均包括图像分支、变形场分支和单侧协同注意力模块。本发明专利技术能有效地提取出清晰的目标边缘；通过引入变形场形成双流编码器，在训练阶段不需要密集的GT；同时，在预测阶段不需要额外的注释，能提供更准确、有用的时序信息，解决医疗视频中常见的复杂结构和低对比度问题，从而提高分割质量，增强准确性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图处理，具体而言，涉及一种针对稀疏标注超声心动图的视频目标分割方法。

技术介绍

1、超声心动图在心脏疾病的诊断、治疗和监测中是不可或缺的。它为医生提供了一种安全、有效和非侵入性的检查手段，以更好地了解和评估心脏的结构和功能，从而改善患者的心脏健康。左心室是心脏最重要的腔室之一，其功能对心脏整体功能和体循环有重要影响。通过左心室分割，可以准确测量左心室尺寸、容积、收缩功能等参数，便于评估心脏整体功能状态。与静态图像分割相比，视频对象分割可以跟踪对象随时间的运动，获得跨帧的时间连续性信息。这使得视频对象分割更适合于分析动态场景，如上文提到的超声心动图左心室分割。

2、基于推理模式的差异，前人的工作将视频对象分割(video objectsegmentation,vos)大致分为自动视频对象分割(automatic video objectsegmentation,avos)、半自动视频对象分割(semi-automatic video objectsegmentation,svos)和交互式视频对象分割(interactive vid本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种针对稀疏标注超声心动图的视频目标分割方法，其特征在于，该方法用到的视频目标分割模型包括编码器模块、解码器模块和边缘修正模块；

2.根据权利要求1所述针对稀疏标注超声心动图的视频目标分割方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述针对稀疏标注超声心动图的视频目标分割方法，其特征在于，对于每层编码器，其变形场分支和图像分支的主干网络均为Resnet-101。

4.根据权利要求3所述针对稀疏标注超声心动图的视频目标分割方法，其特征在于，作为第一层变形场分支的输入的变形场图像，是训练好的变形场生成网络利用预处理后的前后两帧超声心动视频图像生成的；变形场生...

【技术特征摘要】

1.一种针对稀疏标注超声心动图的视频目标分割方法，其特征在于，该方法用到的视频目标分割模型包括编码器模块、解码器模块和边缘修正模块；

2.根据权利要求1所述针对稀疏标注超声心动图的视频目标分割方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述针对稀疏标注超声心动图的视频目标分割方法，其特征在于，对于每层编码器，其变形场分支和图像分支的主干网络均为resnet-101。

4.根据权利要求3所述针对稀疏标注超声心动图的视频目标分割方法，其特征在于，作为第一层变形场分支的输入...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁熠，周程昊，庞明辉，曹明生，秦臻，周尔强，邓伏虎，赵洋，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：