[发明专利]多路多尺度并联编解码网络图像分割方法、系统及介质有效
| 申请号： | 202011312332.5 | 申请日： | 2020-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112216371B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 薛健;黄彬;吕科 | 申请（专利权）人： | 中国科学院大学 |
| 主分类号： | G16H30/20 | 分类号： | G16H30/20;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人： | 孙楠 |
| 地址： | 100049 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种多路多尺度并联编解码网络图像分割方法、系统及介质，其包括：将训练数据进行预处理，然后划分数据集为训练集和测试集；训练集用于训练多路多尺度编解码网络深度学习模型的网络参数，测试集用于验证迭代完成的网络参数的泛化性能，如果测试集精度不满足预先设定要求则从新划分数据集进行训练，如果满足预先设定要求则保存网络参数；对待预测数据作与训练数据相同的预处理，载入训练好的网络参数，最后对模型输入图像，并得到分割预测结果，分割结果以概率图表示。本发明能在医学图像分割任务中保持整体分割精度的同时，提高了对目标细节的分割效果，并且使网络训练收敛速度更快。 | ||
| 搜索关键词： | 多路多 尺度 并联 解码 网络 图像 分割 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
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