[发明专利]基于弱监督学习的痰涂片结核杆菌语义分割方法及系统有效
| 申请号： | 202010804731.7 | 申请日： | 2020-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN112116599B | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 周同;余振滔 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/136;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 封睿 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于弱监督学习的痰涂片结核杆菌语义分割方法，进行标准化、结核杆菌区域抠取和标签分配，构造图像掩码作为训练语义分割模型的标签；构建通道域注意力模块和特征融合增强模块，建立基于卷积神经网络的语义分割模型；构建Focal Loss损失函数，将模型训练到误差小于设定的阈值，使用此状态下的模型对训练数据进行预测更新区域标签，利用更新后的标签重新训练当前的模型，得到最后训练完全的语义分割模型；利用训练完全的语义分割模型对痰涂片测试图像进行结核杆菌语义分割，利用DenseCRF算法对此预测结果进行再优化，得出的最终语义分割结果。本发明还提出对应的痰涂片结核杆菌语义分割系统。本发明提高了分割精度，降低了标注人力和时间成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 涂片 结核杆菌 语义 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
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