[发明专利]基于少样本学习的肺叶分割方法和装置有效
| 申请号： | 202210807114.1 | 申请日： | 2022-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN114862861B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 吕行;王华嘉;黄仁斌 | 申请（专利权）人： | 珠海横琴圣澳云智科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 何明伦 |
| 地址： | 519031 广东省珠海市横琴新区粤澳合作*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于少样本学习的肺叶分割方法和装置，通过提取支持集肺部影像中的支持集左肺掩膜、支持集右肺掩膜和支持集背景掩膜，据此确定左肺各肺叶、右肺各肺叶和背景区域的特征原型，有效避免了左右肺肺叶结构类似造成的干扰，提高了特征原型提取的精度；再提取待分割肺部影像中的待分割左肺掩膜和待分割右肺掩膜，并进行特征提取，从而基于待分割左肺掩膜和待分割右肺掩膜中各像素的图像特征，以及左肺各肺叶、右肺各肺叶和背景区域的特征原型，分割出待分割肺部影像中的各个肺叶，通过将多类型分类问题降低为少类型分类问题，可以降低少样本肺叶分割场景下的像素分类难度，在大幅度减少标注成本的前提下，提升该场景下的分割精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 样本 学习 肺叶 分割 方法 装置 | ||
【主权项】：
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