[发明专利]基于对抗学习的肺结节域适应分割方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 202010609079.3 | 申请日： | 2020-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN111815593A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 刘艳红;曾庆山;王怀鑫;杨磊;边桂彬;霍本岩;李方圆 | 申请（专利权）人： | 郑州大学;中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10 |
| 代理公司： | 郑州睿信知识产权代理有限公司 41119 | 代理人： | 崔旭东;黄晶 |
| 地址： | 450001 河南*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于对抗学习的肺结节域适应分割方法、装置及存储介质，属于图像分割技术领域，该方法对目标域网络模型进行了两次训练，第一训练采用的数据源是未标注肺结节的图像数据集，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；第二次训练采用的数据源是已标注肺结节的图像数据集，含有少量的肺结节图像，利用这部分图像，在第一次训练的基础之上，再对目标域分割网络模型进行辅助训练；经过两次训练，得到了精确的肺结节分割模型，能够实现待分割图像的精确分割，可靠性高，效果好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对抗 学习 结节 适应 分割 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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