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文档简介
医学图像的语义分割方法及装置，该方法包括对输入图像进行编码，输出不同阶段的编码结S3.利用DMC模块分别对各阶段的编码结果以乘法的方式进行特征融合，并输出各阶段的特征2所述S3中利用DMC模块分别对各阶段的编码结构以乘法的方式进行特征融合的过程包将编码器第m阶段的编码结果Em与编码器剩余的4-m阶段的编码结果相乘，得到特征融2；使每个特征向量依次通过通道注意力CA模型得到对应的通道注意力向量wc22.根据权利要求1所述的一种医学图像的语义分割方法，以SwinTransformer模型作3.根据权利要求1所述的一种医学图像的语义分割将融合的结果再次进行3×3卷积、上采样、3×3卷积后与上一高尺35.一种实现权利要求1～4任一项所述的医学图像的语义分割方法的装置，其特征在DMC模块分别对各阶段的编码结构以乘法的方式进行特将编码器第m阶段的编码结果Em与编码器剩余的4-m阶段的编码结果相乘，得到特征融2；使每个特征向量依次通过通道注意力CA模型得到对应的通道注意力向量wc245[0010]进一步的，所述S3中利用DMC模块分别对各阶段的编码结构以乘法的方式进行特[0014]利用金字塔结构Pa学习该阶段的特征图，获取每一层金字塔对应的次级注意力62；[0018]使每个特征向量依次通过通道注意力(CA)模型得到它们对应的通道注意力向量[0029]本发明还提供了一种实现上述任一种所述的医学图像的语义分割方法的装置包7[0054]具体来说，所述S3中利用DMC模块分别对各阶段的编码结构以乘法的方式进行特8[0058]"=g;(E)+g,(B)+g,(E,)[0060]其中e"为采用U-net的跳跃连接方式的融合结果，为采用加法融合方式的此采用乘法的特征融合方式能够很好的约束各个分支，使每一个分支获得更优秀的特征，9[0069]利用金字塔结构Pa学习该阶段的特征图，获取每一层金字塔对应的次级注意力2；[0073]使每个特征向量依次通过通道注意力(CA)模型得到它们对应的通道注意力向量[0093]需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的
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