[发明专利]一种基于半监督学习的医学图像分割方法在审
| 申请号： | 202211088281.1 | 申请日： | 2022-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN115511795A | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 吴俊;沈博;张瀚文;何明鑫;刘洋;何贵青;蒋晓悦;夏召强;谢红梅;李会方;冯晓毅 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/11;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 西安恒泰知识产权代理事务所 61216 | 代理人： | 王芳 |
| 地址： | 710068 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种半监督学习医学图像分割方法：步骤一：预训练；首先针对第一原始医学图像对精修复网络进行预训练；得到训练好的精修复网络；步骤二(微调)：将训练好的精修复网络中编码器与随机初始化的解码器结合得到分割网络；对第二原始医学图像集经过人工标注得到分割数据集；利用分割数据集对分割网络进行训练，得到训练好的分割网络；步骤三：利用训练好的分割网络作为教师模型进行自训练得到训练好的学生模型；步骤四：将待分割图像输入训练好的学生模型得到分割结果。本发明的方法利用容易获取的、大量的原始数据，解决了用于训练深度学习分割模型的标注数据不足导致分割准确性低的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 医学 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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