CN119444779A 一种基于粗细粒度注意力的小目标医学超声图像分割方法 （成都信息工程大学）_第1页
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一种基于粗细粒度注意力的小目标医学超本发明公开了一种基于粗细粒度注意力的S2、使用数据集训练多尺度粗粒度_细粒度通道细粒度通道注意力U_Net模型，得到小目标分割2S2、使用数据集训练多尺度粗粒度_细粒度通道注意力S3、将待小目标分割的医学超声图像输入训练好的多尺度粗粒度_细粒度通道注意力S31、将待小目标分割的医学超声图像输入训练好其中，随着编码器层级的深入，高级特征图的尺寸逐渐减小2.根据权利要求1所述的基于粗细粒度注意力的小目标医学超声图像分割方法，其特分类概率图与标签之间的误差通过梯度反向传播3.根据权利要求2所述的基于粗细粒度注意力的小目标医学超声图像分割方法，其特pospos4.根据权利要求1所述的基于粗细粒度注意力的小目标医学超声图像分割方法，其特35.根据权利要求4所述的基于粗细粒度注意力的小目标医学超声图像分割方法，其特S333、将融合加权特征图与上采样图像输入6.根据权利要求5所述的基于粗细粒度注意力的小目标医学超声图像分割方法，其特7.根据权利要求5所述的基于粗细粒度注意力的小目标医学超声图像分割方法，其特8.根据权利要求7所述的基于粗细粒度注意力的小目标医学超声图像分割方法，其特45S3、将待小目标分割的医学超声图像输入训练好的多尺度粗粒度_细粒度通道注并将分类概率图与标签之间的误差通过梯度反向传播得到值，i表示在每个图像中遍历的每个像素位置的索引，smooth为防止除零情况的非零极小6对应层级编码器提取的特征图作为传入特征输入多尺度粗粒度一细粒度通道注意力模块，S3326、将特征组catse输入多尺度通道注意力模块进行局部与全局注意力处理，7并将分类概率图与标签之间的误差通过梯度反向传播得到好的多尺度粗粒度细粒度通道注意力UNe8对应层级编码器提取的特征图作为传入特征输入多尺度粗粒度一细粒度通道注意力模块，9S3326、将特征组catse输入多尺度通道注意力模块进行局部与全局注意力处理，

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