融合多尺度和多头注意力的医疗图像分割方法.pptx
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融合多尺度和多头注意力的医疗图像分割方法.pptx
汇报人:/目录0102不同尺度的特征信息多尺度特征提取方法尺度间的信息融合实验验证与结果分析03注意力机制的基本原理多头注意力机制的设计注意力权重的训练与优化实验验证与结果分析04方法概述与流程图特征提取与注意力机制的融合分割网络的构建与训练实验验证与结果分析05在医疗图像分割领域的应用场景与其他方法的优势对比分析在实际应用中的潜在价值未来发展方向与展望汇报人:
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本发明提供一种注意力机制和多尺度融合的白细胞分割方法,包括收集样本,获取血液涂片图像及其对应的掩码图像;将血液涂片图像及其对应的掩码图像作为初始数据集,并划分为训练集和测试集;对训练集中的血液涂片图像及其对应的掩码图像进行数据增强操作;构建白细胞分割网络,并自定义网络损失函数;训练集用网络模型进行训练,得出训练模型;用训练模型对进行预测,识别白细胞位置。编码器‑解码器结构的分割网络,使得恢复目标的信息精细。注意力机制使网络能够更加关注图像中白细胞区域信息。多尺度特征融合能丰富特征多样性。损失函数能缓解图像