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Dossier
一种基于边界增强的医学图像神经组织分割方法及系统
InventionUnknown
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10Claims · 4 independent
§ Ⅰ
Dossier Overview
Inventor
梁锡军; 王焜明; 渐令; 马学晓; 赵海平
Filing Date
Sep 17, 2026
Publication Date
Oct 20, 2026
IPC Classification
G06T 7/11 (2017.01)G06T 7/136 (2017.01)G06T 7/194 (2017.01)G06T 7/12 (2017.01)G06T 7/13 (2017.01)G06V 10/26 (2022.01)G06V 10/82 (2022.01)G06N 3/0442 (2023.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06V 10/52 (2022.01)G06V 10/774 (2022.01)G06V 10/80 (2022.01)G06V 10/44 (2022.01)G06N 3/09 (2023.01)G06V 10/72 (2022.01)G06V 10/776 (2022.01)G06V 10/54 (2022.01)G06V 10/764 (2022.01)G06N 3/084 (2023.01)G06N 5/01 (2023.01)G06N 3/045 (2023.01)G06N 3/082 (2023.01)G06N 3/0985 (2023.01)G06N 3/096 (2023.01)
本发明公开了一种基于边界增强的医学图像神经组织分割方法及系统，属于医学图像分割技术领域。针对脊柱内镜图像中神经组织前景稀疏导致小目标漏检、高频光学伪影干扰及下采样边界弥散的问题，本发明采用编码器提取多尺度特征，通过ASPPLite模块生成全局语义锚点注入解码器以增强前景一致性，通过方差引导门控模块抑制伪影，通过BERD模块的冻结Sobel算子强化边界响应，并采用联合损失监督训练；实现了神经组织的高精度实时分割，有效降低术中误损伤风险。
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