[发明专利]一种二类分割损失函数在实现椎间盘组织图像二类分割中的应用方法

权利要求书

1.一种二类分割损失函数在实现椎间盘组织图像二类分割中的应用方法，其特征在于，将二类分割损失函数嵌入全卷积神经网络中实现椎间盘组织图像二类分割，所述全卷积神经网络选用U-net，所述全卷积神经网络的激活层设置为Sigmoid；

所述二类分割损失函数的表达式为：

L_n＝ρl+(1-ρ)r

式中，l为基础损失函数；r为限制项；ρ为用于平衡基础损失函数l和限制项r的贡献量，0≤ρ≤1；

所述基础损失函数l为Tversky Loss，其表达式为：

所述限制项r的表达式为：

式中，α＝0.3；N为单幅被训练图像像素点的总个数；γ为非线性放大因子，1≤γ≤5；∈＝1；g_0i为被训练图像的标签中像素点i是否为背景像素点的真实值，p_0i为预测结果中像素点i是否为背景像素点的模型判断概率值，若被训练图像的标签中像素点i是背景像素点，则g_0i＝1，否则g_0i＝0，若预测结果中像素点i是背景像素点，则p_0i＝1，否则p_0i＝0；g_1i为被训练图像的标签中像素点i是否为分割目标像素点的真实值，p_1i为预测结果中像素点i是否为分割目标像素点的模型判断概率值，若被训练图像的标签中像素点i是分割目标像素点，则g_1i＝1，否则g_1i＝0，若预测结果中像素点i是分割目标像素点，则p_1i＝1，否则p_1i＝0。