[发明专利]一种基于特征空间不变的图像语义分割模型构建方法及系统

权利要求书

1.一种基于特征空间不变的图像语义分割模型构建方法，所述方法应用于医学图像的处理，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、获取直肠部分的核磁共振成像数据，并建立训练数据集和测试数据集；

步骤二、采用数据增强的方法对所述核磁共振成像数据进行扩充；

步骤三、对扩充后的核磁共振成像数据进行标注，标注类型包括直肠癌淋巴结转移和非转移；

步骤四、将标注后的训练数据集输入改进的U-Net语义分割模型中进行训练，获取训练好的分割模型；

步骤五、将标注后的测试数据集输入训练好的分割模型中进行测试，获取测试结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于特征空间不变的图像语义分割模型构建方法，其特征在于，步骤二中所述数据增强的方法包括水平翻转、垂直翻转。

3.根据权利要求1所述的一种基于特征空间不变的图像语义分割模型构建方法，其特征在于，步骤四中所述改进的U-Net语义分割模型的改进之处在于：在U-Net语义分割模型的输入端和下采样部分放置空间变换网络，在下采样与上采样之间放置特征金字塔网络。

4.根据权利要求1所述的一种基于特征空间不变的图像语义分割模型构建方法，其特征在于，步骤四中在训练检测模型前，以深度预训练模型方式对U-Net语义分割模型中参数完成初始化，对超参数进行微调。

5.一种基于特征空间不变的图像语义分割模型构建系统，所述系统应用于医学图像的处理，其特征在于，包括：

数据获取模块，其配置成获取直肠部分的核磁共振成像数据，并建立训练数据集和测试数据集；

数据扩充模块，其配置成采用数据增强的方法对所述核磁共振成像数据进行扩充；

数据标注模块，其配置成对扩充后的核磁共振成像数据进行标注，标注类型包括直肠癌淋巴结转移和非转移；

模型训练模块，其配置成将标注后的训练数据集输入改进的U-Net语义分割模型中进行训练，获取训练好的分割模型；

模型测试模块，其配置成将标注后的测试数据集输入训练好的分割模型中进行测试，获取测试结果。

6.根据权利要求5所述的一种基于特征空间不变的图像语义分割模型构建系统，其特征在于，所述数据扩充模块中所述数据增强的方法包括水平翻转、垂直翻转。

7.根据权利要求5所述的一种基于特征空间不变的图像语义分割模型构建系统，其特征在于，所述模型训练模块中所述改进的U-Net语义分割模型改进之处在于：在U-Net语义分割模型的输入端和下采样部分放置空间变换网络，在下采样与上采样之间放置特征金字塔网络。

8.根据权利要求5所述的一种基于特征空间不变的图像语义分割模型构建系统，其特征在于，所述模型训练模块中在训练分割模型前，以深度预训练模型方式对U-Net语义分割模型中参数完成初始化，对超参数进行微调。