[发明专利]面向多种CT肺部纹理识别的非监督保内容域适应方法有效
| 申请号： | 202010541959.1 | 申请日： | 2020-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN111739076B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 徐睿;叶昕辰;丛臻 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/41 | 分类号： | G06T7/41;G06T7/00 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 陈玲玉 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向多种CT肺部纹理识别的非监督保内容域适应方法，属于图像处理和计算机视觉领域。该方法能使在一种CT数据上(源域上)事先训练的肺部纹理识别的深层网络模型，在应用到另一种CT图像上(目标域上)时，在仅获得目标域的CT图像并无需人工标注典型肺部阴影的前提下，运用对抗学习机制和特殊设计的内容一致性网络模块，就可以对深层网络模型进行微调，使目标域上的肺部纹理识别保持较高性能。此方法不仅能节省开发的人力和时间成本，而且易于实现并具有较高的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 多种 ct 肺部 纹理 识别 监督 内容 适应 方法 | ||
【主权项】：
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