[发明专利]一种腹部CT图像的分割方法有效
| 申请号： | 201910540017.9 | 申请日： | 2019-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN110246145B | 公开（公告）日： | 2023-02-21 |
| 发明（设计）人： | 余春艳;杨素琼 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/0464;G06N3/044;G06N3/084 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市闽*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种腹部CT图像的分割方法，包括步骤S1:构建脏器图像分割模型并利用源域数据进行预训练；步骤S2:将源域数据与目标域数据输入到脏器分割模型中，获得预测结果；步骤S3:根据源域数据的到的预测结果，获得分割的损失，并训练脏器图像分割模型；步骤S4:将脏器图像分割模型的预测结果作为判别模型的输入，获得分类损失，训练判别模型，并通过梯度反转层反向传播到脏器图像分割模型中；步骤S5:最大化分割损失和最小化分类损失，形成对抗损失，并用于训练脏器分割模型与判别模型，形成脏器图像分割模型。本发明将域适应方法结合脏器图像分割模型，分割医学图像中不同的脏器区域，解决医学图像中数据量少无标签且数据来源不同造成域偏移的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 腹部 ct 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.一种腹部CT图像的分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:构建脏器图像分割模型并利用源域数据进行预训练；步骤S2:将源域数据与目标域数据输入到脏器分割模型中，获得源域数据和目标域数据的预测结果；步骤S3:根据源域数据的到的预测结果，获得分割的损失，并根据分割的损失训练脏器图像分割模型；步骤S4:将脏器图像分割模型的预测结果作为判别模型的输入，获得分类损失，训练判别模型，并通过梯度反转层反向传播到脏器图像分割模型中；步骤S5:最大化分割损失和最小化分类损失，形成对抗损失，并将对抗损失用于训练脏器分割模型与判别模型，形成一个域适应下的脏器图像分割模型。
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