[发明专利]基于未标记医学图像自监督信息的预训练方法

摘要

本发明公开了基于未标记医学图像自监督信息的预训练方法，具体为：搭建Trans‑Inf‑Net分割网络，将医学CT图像x0放入到分割网络中进行病灶的分割，得到病灶图xs，作为自监督信息；搭建孪生神经网络，并将医学CT图像x0和病灶图xs作为孪生神经网络的两个输入，进行信息提取，得到权重图W；使用高斯金字塔分解对权重图W进行转换，并将权重图W与医学CT图像x0和病灶图xs进行融合，强化医学图像的特征，并保留医学图像原始信息。本发明首次研究了预训练模型的自监督信息，以有效克服医学图像上的人工标记负担，使用简单的孪生网络提取未标记图像的自身特征，提高医学图像的处理效果。