[发明专利]基于半监督学习的全自动近红外静脉分割方法在审
| 申请号： | 202111543635.2 | 申请日： | 2021-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN114170236A | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 许廷发;沈宁;李佳男;黄诗淇;穆峰;肖予泽 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学重庆创新中心;北京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 阳佑虹 |
| 地址： | 401120 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督学习的全自动近红外静脉分割方法，涉及医学图像处理的近红外肢体成像技术领域，方法包括：S1：获取近红外的肢体成像制作静脉分割图像，进行预处理，构建数据集；S2：构建以递归尺度循环神经网络为主体，重构一致性神经网络以及分割对抗神经网络为辅的语义分割模型；S3：训练并迭代优化语义分割模型。本发明基于构建的有标签部分和无标签部分的数据集，通过分别输入标记数据来训练分割模型，输入未标记数据来生成预测图，并通过重构一致性神经网络以及分割对抗神经网络进行优化，提高了模型的精度和速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 全自动 红外 静脉 分割 方法 | ||
【主权项】：
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