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专利
 名称： |
一种基于图卷积的Transformer胃癌癌变区域图像分割方法 |
| 作者： |
李华锋,柴毅,唐凌峰 |
| 类型： |
发明专利 |
| 状态： |
已授权 |
| 专利号/登记号： |
202111457186.X |
| 申请日/受理日： |
2021-12-01 |
| 公告日： |
2022-03-01 |
| 授权日： |
2022-12-30 |
| 简介： |
本发明涉及基于图卷积的Transformer胃癌癌变区域图像分割方法。本发明包括：对已有类别标签的胃癌图片上标注像素级标签；将已有的胃癌病理学图片数据增强；生成特征图；将下采样后的特征序列化，并将裁剪的特征块进行嵌入；将下采样2倍、4倍、8倍的特征输入多尺度图卷积网络，将其输出整合到Transformer的块嵌入；在训练集，通过焦点损失与三元组损失进行训练；再将测试集图像输入到训练好的网络模型中，评估网络的性能指标；本发明能有效挖掘全局特征与局部区域提取特征之间的上下文语义关系，充分整合了多尺度图卷积特征与Transformer块嵌入中的不同信息。本发明能有效地提高胃癌病变区域分割性能。 |
