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一种基于对偶图像滤波的半监督医学图像分割方法及系统
摘要文本
本发明提供一种基于树表示的对偶滤波半监督医学图像分割方法及系统，包括：对原始医学图像样本进行转换，得到在树表示空间对偶滤波后保留关键拓扑区域的滤波图像；将有标注滤波图像输入不同初始化的两个预设图像分割神经网络进行独立训练，将无标注的对偶滤波图像分别输入不同初始化的两个预设图像分割神经网络生成各自网络对应的伪标签值，利用两个预设网络各自的伪标签监督另一个预设网络进行训练，得到半监督医学图像分割模型；将待分割医学图像输入半监督医学图像分割模型，输出图像分割结果。本发明通过采用基于树表示的滤波方法，可以保留图像关键拓扑区域，不增加新的物体边缘，在半监督医学图像分割中取得了显著的提升。 来源：百度搜索马克数据网
申请人信息
- 申请人:武汉大学
- 申请人地址:430072 湖北省武汉市武昌区八一路299号
- 发明人: 武汉大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于对偶图像滤波的半监督医学图像分割方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311672195.X |
| 申请日 | 2023/12/5 |
| 公告号 | CN117726585A |
| 公开日 | 2024/3/19 |
| IPC主分类号 | G06T7/00 |
| 权利人 | 武汉大学 |
| 发明人 | 许永超; 谷昱良 |
| 地址 | 湖北省武汉市武昌区珞珈山街道八一路299号 |
专利主权项内容
1.一种基于对偶图像滤波的半监督医学图像分割方法，其特征在于，包括：获取原始医学图像样本；对原始医学图像样本进行随机变换、树表示转换、树表示对偶滤波和像素表示转换，得到在树表示空间对偶滤波后保留关键拓扑区域的滤波图像；将有标注滤波图像输入不同初始化的两个预设图像分割神经网络进行独立训练，将无标注的对偶滤波图像分别输入不同初始化的两个预设图像分割神经网络生成各自网络对应的伪标签值，利用两个预设图像分割神经网络各自的伪标签监督另一个预设网络进行训练，得到半监督医学图像分割模型；将待分割医学图像输入所述半监督医学图像分割模型，输出图像分割结果。 数据由马 克 数 据整理