[发明专利]基于多视角自监督深度学习乳腺钼靶图像分割方法及系统在审
| 申请号： | 202210779534.3 | 申请日： | 2022-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN115170505A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 刘斌;孙辉 | 申请（专利权）人： | 山东建筑大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 王雪 |
| 地址： | 250100 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于医学影像分析领域，提供了一种基于多视角自监督深度学习乳腺钼靶图像分割方法及系统，包括：获取乳腺钼靶图像并进行预处理；基于预处理后的乳腺钼靶图像，利用预先训练好的多视角自监督图像分割网络进行乳腺钼靶图像肿块分割；其中，训练多视角自监督图像分割网络的过程包括自监督预训练阶段和下游任务迁移训练阶段，所述自监督预训练阶段，具体为：获取同一患者的同侧乳腺钼靶不同视角的乳腺钼靶图像作为自监督正样本；获取同一患者的非同侧乳腺钼靶图像及不同患者的乳腺钼靶图像作为自监督负样本；基于自监督正样本和自监督负样本进行自监督预训练，得到预训练模型；该方法对数据集差异及下游任务差异有比较好的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 视角 监督 深度 学习 乳腺 图像 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
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