[发明专利]基于弱监督学习的医学图像分割方法及其模型的训练方法在审
| 申请号： | 202210041649.2 | 申请日： | 2022-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN114445423A | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 何良华;王方鑫;李聪 | 申请（专利权）人： | 同济大学;华平信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/00;G06N3/08;G06K9/62;G16H30/20;G06V10/774 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 陈珊珊 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供基于弱监督学习的医学图像分割方法及其模型的训练方法。其中，训练方法包括：获取若干待分割的医学图像，并对其中的病灶区域进行标注；对各所述待分割的医学图像进行预处理，并按照预设比例将所述预处理后的图像数据划分为训练集和测试集；利用所述训练集来训练一弱监督种子线索提取模型，并利用所述训练集和所述弱监督种子线索提取模型生成的伪标签训练一弱监督图像分割模型；在训练结束后，利用所述测试集对所述训练的弱监督图像分割模型进行测试。本发明训练得到的模型能按照病灶风险程度对医学图像进行相应程度的分割，从而满足实际医学分割场景的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 医学 图像 分割 方法 及其 模型 训练 | ||
【主权项】：
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