[发明专利]一种基于弱监督学习的医学影像分割方法及计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 202111049771.6 | 申请日： | 2021-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN113763399A | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 刘缘朋;惠庆磊;潘立旸;洪源;欧阳小平 | 申请（专利权）人： | 海盐县南北湖医学人工智能研究院;杭州类脑科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/62;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海雍灏知识产权代理事务所(普通合伙) 31368 | 代理人： | 沈汶波 |
| 地址： | 314300 浙江省嘉兴*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种一种基于弱监督学习的医学影像分割方法及计算机可读存储介质，医学影像分割方法，包括以下步骤：采集医学影像数据和体积先验数据，并对医学影像数据和体积先验数据预处理以形成用于训练的原始数据集；基于原始数据集构建基于弱监督学习的卷积神经网络，训练并交替更新卷积神经网络模型及其权重参数；基于训练完毕的卷积神经网络，对待分割的医学影像分割，得到图像分割结果。采用上述技术方案后，可减轻数据成本，减少进行数据标注的时间，弥补了现有方法数据获取难的问题，并使训练的模型具有一定的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 医学影像 分割 方法 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
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