[发明专利]基于有效学习的端到端的结直肠息肉图像分割方法在审
| 申请号： | 202010389773.9 | 申请日： | 2020-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN111784628A | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 李建强;赵金珠;王瑞乾;解黎阳 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于有效学习的端到端的结直肠息肉分割方法，该方法利用深度学习技术提出并设计全卷积神经网络结合完全连接的条件随机场递归神经网络的网络模型用于结直肠息肉分割。针对网络训练过程中息肉区域特征训练不足而无关组织学习过度的现象，引入有效学习损失函数，该损失函数借鉴了难例挖掘和边界感知思想。该损失函数借鉴了难例挖掘思想的目标函数，针对结直肠息肉前景区域和背景区域占比的不均匀问题，对样本训练误差加权处理，提升难例的关注程度，同时结合边界因子提升边界像素的关注度来提高轮廓分割的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 有效 学习 端到端 直肠 息肉 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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