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摘要
本发明公开了一种基于图可逆神经网络的医学图像分割方法,是考虑空间及通道上的全局关系及网络的可逆性,其步骤包括：1输入待分割的图像,通过图卷积模块推断全局特征；2将空间及通道全局关系送入双输入可逆融合模块；3降采样的融合特征信息再经过图卷积模块及双输入可逆融合模块,获取不同尺度的融合特征信息；4升采样的图像特征与同尺度的融合特征信息经双输入可逆融合模块进行重复融合,得到多尺度特征信息；5将最终融合特征信息通过分割器输出待分割医学图像的分割图。本发明在多类别医学图像分割数据集上有效地获得最佳性能,为医学图像分割提供更好的方法,加深对医学数据的可解释性。
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