[发明专利]一种基于弱监督和辅助任务的图像归一化方法在审
| 申请号： | 202011239255.5 | 申请日： | 2020-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN112184602A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 李青峰 | 申请（专利权）人： | 上海市精神卫生中心（上海市心理咨询培训中心） |
| 主分类号： | G06T5/40 | 分类号： | G06T5/40;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海容慧专利代理事务所(普通合伙) 31287 | 代理人： | 于晓菁 |
| 地址： | 200030 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的图像归一化方法。将原始图像经过直方图均衡化的结果图像作为作为弱监督信息，以图像分割作为辅助任务，得到分割结果作为辅助信息参与训练，降低现有归一化方法中缺少训练金标准对训练带来的影响，同时解决了现有方法中存在的解剖结构内部的误归一化问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 辅助 任务 图像 归一化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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