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申请/专利权人：南昌康德莱医疗科技有限公司
申请日：2024-05-07
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118135229B
主分类号：G06V10/26
分类号：G06V10/26;G06T7/00;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开
摘要：本发明涉及医学图像分割技术领域，提供了一种医学图像分割方法、系统及计算机，方法包括：获取医学图像数据集，向训练集赋予训练标签，向测试集赋予测试标签；将训练集作为初始先验网络的输入值，以获取训练先验隐空间，将训练集及训练标签作为初始后验网络的输入值，以获取训练后验隐空间；更新初始先验网络及初始后验网络，以形成更新先验网络及更新后验网络；获取测试先验隐空间，对测试先验隐空间进行采样，以获取测试似然样本；将测试似然样本作为似然网络的输入值，以获取测试集分割结果；将测试集分割结果及测试集作为预测网络的输入值，以获取分割置信度。通过获取测试先验隐空间及分割置信度，解决分割假设及分割性能不确定的问题。
主权项：1.一种医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：获取医学图像数据集，将所述医学图像数据集划分为训练集及测试集，向所述训练集赋予训练标签，向所述测试集赋予测试标签，所述训练标签对应所述训练集的真实分割结果，所述测试标签对应所述测试集的真实分割结果；将所述训练集作为初始先验网络的输入值，以获取训练先验隐空间，所述初始先验网络包括先验预处理层、第一先验尺度、第二先验尺度及第三先验尺度，将所述训练集及所述训练标签作为初始后验网络的输入值，以获取训练后验隐空间，基于所述训练先验隐空间及所述训练后验隐空间，计算KL散度；根据所述KL散度更新所述初始先验网络及所述初始后验网络的网络参数，以形成更新先验网络及更新后验网络；将所述测试集作为所述更新先验网络的输入值，以获取测试先验隐空间，对所述测试先验隐空间进行采样，以获取测试似然样本；将所述测试似然样本作为似然网络的输入值，以获取测试集分割结果，所述似然网络包括第一分割尺度、第二分割尺度及第三分割尺度；将所述测试集分割结果及所述测试集作为预测网络的输入值，以获取分割置信度，所述分割置信度用于评估医学图像分割结果的准确性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌康德莱医疗科技有限公司 一种医学图像分割方法、系统及计算机
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