[发明专利]一种基于对抗网络的无监督医学图像分割方法在审
| 申请号： | 202110344122.2 | 申请日： | 2021-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN112734764A | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 王国泰;王璐;郭栋;张少霆 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 陈一鑫 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及的是一种基于对抗网络的无监督医学图像分割方法，属于医疗保健信息学，特别是医学图像分割技术领域。本发明是通过以下技术方案实现的：首先根据形状先验信息随机生成或者利用第三方数据集得到一组辅助掩码，将辅助掩码与未标注的训练图像送入循环一致性对抗网络中生成二元掩码，并利用基于变分自编码的判别器和基于判别器反馈的生成器校正模块提高二元掩码质量。得到训练图像的二元掩码后，利用噪声加权Dice损失函数进行迭代式训练，得到最终的高精度分割模型。本发明能解决卷积神经网络在医学图像分割的训练过程中需要大量人工标注的问题，克服无监督分割方法性能低、鲁棒性差等问题，有效地提高了无监督医学图像分割算法的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 网络 监督 医学 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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