[发明专利]基于半监督一致性学习的3D冠状动脉图像分割方法在审
| 申请号： | 202310007319.6 | 申请日： | 2023-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN115908463A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 许乾剑;王元全;胡宁 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/12 | 分类号： | G06T7/12;G06N3/0464;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 天津创智睿诚知识产权代理有限公司 12251 | 代理人： | 李薇 |
| 地址： | 300401 *** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督一致性学习的3D冠状动脉图像分割方法，包括：采集原始3D心脏CT图像数据，并对采集到的原始3D心脏CT图像数据进行预处理，采用随机旋转、对比度增强和随机裁剪方式对数据进行扩充增强；引入一致性学习，构建两个阶段半监督训练方式的3D冠状动脉分割模型；将待分割的3D心脏CT图像输入到第一阶段的3D冠状动脉分割模型中进行预测得到伪标签特征图，并将所述伪标签特征图输入第二阶段的3D冠状动脉分割模型，得到分割结果。采用半监督一致性学习的方法可以在实现完全监督性能的前提下，高效利用大量的无标签数据，将1:4比例的标签数据与未标签数据输入3D冠状动脉分割模型，使用标签数据标记未标签数据，从而有效地增加训练数据。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 一致性 学习 冠状动脉 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于河北工业大学，未经河北工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202310007319.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：基于制动踏板优化的电制动能力提升方法
- 下一篇：定子组装机及其组装方法
