基于MU-Net应用于CT影像的颅内出血病灶分割算法

摘要

本发明公开了一种基于MU‑Net应用于CT影像的颅内出血病灶分割算法，所述颅内出血病灶分割算法在基于U‑Net的基础上提出了一个新的分割结构MU‑Net，并将其应用到颅内出血分割任务中。在编码器模块，引入了Res2Net的网络模块。这样的设计可以提取更精细的多尺度特征，并增加特征图的感受野。为了减少编码层和解码层对应层次之间存在的语义鸿沟，提出了多编码信息融合模块(MIF)，通过对特征进行信息融合有效地弥补解码器丢失的全局信息。除此之外，为了进一步减小编码器解码器之间的语义鸿沟并且聚集多尺度信息，本发明提出了新的解码器模块(MDB)。