[发明专利]基于弱监督多任务学习的新冠肺炎分割方法在审
| 申请号： | 202110907227.4 | 申请日： | 2021-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN113610807A | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 缑水平;杨玉林;童诺;卢云飞;郭璋;马兰;刘波;曹思颖;焦昶哲 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华;陈媛 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于弱监督多任务学习的新冠肺炎病灶分割方法，主要解决现有方法对不同临床等级患者的影像差异大、分割结果差的问题。其方案是：获取新冠肺炎患者的CT影像数据进行重采样和直方图匹配，划分出训练集、验证集、测试集；设计多尺度卷积模块HMS，以替代现有3D ResUNet分割网络最后两层编码层中的卷积层，并在该网络中增加分类网络，构建基于弱监督多任务学习的新冠肺炎病灶分割网络；用训练集训练该网络并用验证集选择效果最好的训练后模型；将测试集输入到最终训练后模型得到分割结果。本发明能使网络学习到更鲁棒的病灶特征，有效提升不同临床等级患者的病灶分割效果，可用于新冠肺炎肺部CT影像的病灶识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 任务 学习 肺炎 分割 方法 | ||
【主权项】：
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