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申请/专利权人：苏州大学
摘要：本发明公开了一种半监督类原型特征对齐的多组织成分图像分割方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括获取原训练集并构建U‑Net分割网络，训练U‑Net分割网络初步预测得到全局类原型；使用U‑Net分割网络编码器提取输入图像特征嵌入，计算无标签特征嵌入能量分数筛除分布外像素，利用JS散度差异化更新类原型，构建自适应能量原型全局对比对齐模型；使用分割损失函数、对比损失函数和能量损失函数共同优化分割网络，获得训练后的U‑Net分割网络。
主权项：1.一种半监督类原型特征对齐的多组织成分图像分割方法，其特征在于，包括：获取原训练集并构建U-Net分割网络，训练U-Net分割网络初步预测得到全局类原型；使用U-Net分割网络编码器提取输入图像特征嵌入，计算无标签特征嵌入能量分数筛除分布外像素，利用JS散度差异化更新类原型，构建自适应能量原型全局对比对齐模型；使用分割损失函数、对比损失函数和能量损失函数共同优化分割网络，获得训练后的U-Net分割网络；所述利用JS散度差异化更新类原型包括使用JS散度利用有标签特征嵌入自适应更新类原型，表示为： 其中，表示第c类在第t个周期的类原型，表示第c类在第t-1个周期的类原型，ect表示当前输入中第c类在第t个周期计算出的原型，JSD表示Jensen–Shannon散度，α和β是超参数；使用能量损失函数辅助训练分割网络，能量损失函数表示为： 其中，Mtotal代表单张图中的像素总数，xq表示输入图像的第q个像素，kin为能量边界超参数；计算无标签特征嵌入能量分数，设置一个能量阈值，若能量分数Ex高于能量阈值，将其视为分布外样本进行筛除，不参与类原型更新，其余特征原型使用JS散度利用有标签特征嵌入进行自适应更新，能量分数表示为： 其中，Temp为温度系数，fcx为预测图中像素x的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州大学 半监督类原型特征对齐的多组织成分图像分割方法及系统
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