[发明专利]基于对抗学习的肺结节域适应分割方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于对抗学习的肺结节域适应分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待分割图像，将该待分割图像输入肺结节分割模型中，得到分割后的肺结节图像；所述肺结节分割模型的确定步骤如下：

(1)获取肺结节图像的公共数据集，作为源域数据集，利用该源域数据集训练源域分割网络模型，训练完成后得到源域分割网络模型的参数；

(2)获取未标注肺结节的图像数据集，作为目标域数据集，将该目标域数据集输入至预设的目标域分割网络模型，将所述目标域数据集输入至源域分割网络模型，利用对抗训练的方式，基于Wasserstein距离对源域分割网络模型和目标域分割网络模型中的高级特征进行对齐，确定目标域分割网络模型中的参数；所述高级特征包括结构特征和空间特征；

(3)获取已标注肺结节的图像数据集，利用该图像数据集对目标域分割网络模型进行辅助训练，更新目标域分割网络模型中的参数，得到肺结节分割模型。

2.根据权利要求1所述的基于对抗学习的肺结节域适应分割方法，其特征在于，步骤(2)中，在进行对抗训练前，将目标域分割网络模型的初始参数设置为源域分割网络模型的参数。

3.根据权利要求1所述的基于对抗学习的肺结节域适应分割方法，其特征在于，所述源域分割网络模型和目标域分割网络模型均采用U-net基础模型。

4.根据权利要求1所述的基于对抗学习的肺结节域适应分割方法，其特征在于，还包括：将所述公共数据集、未标注肺结节的图像数据集和已标注肺结节的图像数据集中的图像大小转为统一规格。

5.一种基于对抗学习的肺结节域适应分割装置，包括存储器和处理器，以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器与所述存储器相耦合，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-4任一项所述的肺结节域适应分割方法。

6.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序用于执行如权利要求1-4任一项所述的肺结节域适应分割方法。