(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210221919.8 (22)申请日 2022.03.07 (71)申请人 江苏师范大学 地址 221004 江苏省徐州市铜山区上海路 101号 (72)发明人 王灏睿　宋博　 (74)专利代理 机构 徐州先卓知识产权代理事务 所(普通合伙) 32555 专利代理师 于浩 (51)Int.Cl. G06T 7/11(2017.01) G06T 7/194(2017.01) G06V 10/42(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于PSPNet改进的肺部 CT图像分割算法 (57)摘要 发明公开一种基于PSPNet改进的肺部CT图 像分割算法， 步骤包括： 在Kaggle上收集肺部CT 图像数据， 将图像进行预处理， 例如图像增强、 几 何变换、 图像裁剪等操作， 随后将样本根据比例 划分成训练集和测试集； 构建一种改进的PSPNet 的网络模型， 使用轻量级网络Mobilenet系列的 最新MobilenetV3算法来提取特征信息， 随后引 入核心模块金字塔池化模块， 提高获取全局 信息 的能力， 最后经过上采样等操作使分类出来的 图 像更逼近目标的真实轮廓。 本发 明旨在采用改进 的PSPNet算法应用于肺部CT分割领域， 引入 MobilenetV3作为PSPNet的主干提取网络， 使网 络趋于轻量化的同时进一步提高精度， 更快的网 络处理速度使得医生专 家分析诊 疗效率提升。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 114565626 A 2022.05.31 CN 114565626 A 1.一种基于PSPNet改进的肺部CT图像分割算法， 其特征在于引入MobilenetV3作为网 络主干提取网络， 方法步骤如下： 步骤一， 制作肺部CT图像数据集， 并通过数据集预处理程序， 用代码划分出不同比例的 训练集和 测试集； 步骤二， 将处理过的肺部CT图像样本， 输入到一种轻量级的深层神经网络 （MobileNetV3） 进行特征提取， 进行4次下采样过后得到全局特 征层(Feature Map)； 步骤三， 将提取到的特征层继续获取到的特征层划分成不同大小的区域， 将输入进来 的特征层划分成6x6， 3x3， 2x2， 1x1的区域， 然后每个区域内部各自进行平均池化， 得到局部 特征层； 步骤四， 将局部不同维度的特征层， 利用1 ×1卷积进行上采样得到和步骤二得到的全 局特征层相同维度的四种特 征层， 最后将全局 和局部特征层进行堆叠； 步骤五， 将步骤四得到的特征层利用一个3x3卷积进行整合， 再利用一个1x1卷积进行 通道调整， 调整成2类， 输出预测结果， 最后利用resize进行上采样使 得最终输出层， 宽高和 输入图片一样。 2.根据权利 要求1所述的一种基于PSPNet改进的肺部CT图像分割算法， 其特征在于， 步 骤二中利用了Google最新提出的轻量化网络MobileNetV3作为主干特征提取网络， 替换掉 原先的ResNet101网络， 大 大增快了提取速度， 同时增高了特 征提取的精度。 3.根据权利 要求2所述的一种基于PSPNet改进的肺部CT图像分割算法， 其特征在于， 在 了Depthw ise卷积后面引入SE （Sque eze‑and‑Excite） 模块。 4.根据权利 要求1所述的一种基于PSPNet改进的肺部CT图像分割算法， 其特征在于， 在 网络中引 入了ReLU6和h ‑swish激活函数， ReLU6  就是普通的  ReLU 但是限制最大输出为   6， 为了在移动端设备  float16/int8  的低精度的时候也能有很好的数值分辨率， 其公式如 下： h‑swish是最近的sw ish非线性 函数的改进版本， 其中Sw ish激活函数的公式如下： 其中 使sigmoid函数， 而H ‑swish函数公式如下： h‑swish函数将Sigmoid函数替换为分段线性函数， 使用的ReLU6在众多深度学习框架 都可以实现， 同时在量 化时降低了数值的精度损失。 5.根据权利 要求1所述的一种基于PSPNet改进的肺部CT图像分割算法， 其特征在于， 本 文所使用的LOS S由两部分组成： Cros s Entropy Loss和Dice Loss， 并对每个像素进行评估， 其中Cross  Entropy Loss就是交叉熵函数， Dice  Loss是将语 义分割的评价指标作为Loss， Dice系数是一种 集合相似度度量函数， 通常用于计算两个样 本的相似度， 取值范围在[0,1]， 计算公式如下：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114565626 A 2， 其中X是预测结果， Y是真实结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114565626 A 3