[发明专利]一种基于自监督的急性颅内ICH区域图像分割方法有效
| 申请号： | 202110689924.7 | 申请日： | 2021-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN113298830B | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 陈善雄;谢鹏;朱世宇;李琦;杨文松;沈逸青;谭朵 | 申请（专利权）人： | 西南大学;重庆医科大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆为信知识产权代理事务所(普通合伙) 50216 | 代理人： | 余锦曦 |
| 地址： | 400715*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自监督的急性颅内ICH区域图像分割方法，包括将出血部位图A1送入认知网络，由认知网络学习生成颅内ICH区域图；将颅内ICH区域图和一张CT扫描图送入分割网络，由分割网络生成ICH区域定位图；比较ICH区域定位图与CT扫描图，判断ICH区域定位图与CT扫描图的出血区域一致性，并不断循环训练。本发明结合无监督的思想，基于知识约束生成式对抗网络的图像分割技术，实现医学影像中颅内ICH区域的自动分割。在生成式对抗网络的思想上对生成器进行改造，变形为分割网络。利用生成式对抗网络的特性，模型优化不再依靠精细标注样本，保证了分割准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 急性 ich 区域 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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