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基于涂鸦标注的弱监督的两阶段医学图像分割方法及装置 

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申请/专利权人:吉林大学

摘要:本公开提供一种基于涂鸦标注的弱监督的两阶段医学图像分割方法及装置,一阶段获取二维医学图像作为源图像,将数据增强变换后的源图像通过两个权重共享的编码器和两个不同的解码器,获得具有特征扰动的两个分割结果;将所述结果通过动态混合,得到训练初始模型;二阶段获取三维医学图像作为源图像,经处理得到两个三维分割结果,将分割结果通过伪标签传播模块,训练以继续更新编码器参数;将编码器和未扰动的解码器组合,对需分割的图像处理后输入,得到分割结果。针对三维医学图像训练阶段设计了基于伪标签质量的动态权重调节模块,最大化利用监督信号、最小化误差传播并加快训练收敛,通过训练后的编码器解码器,得到高质量的分割结果。

主权项:1.一种基于涂鸦标注的弱监督的两阶段医学图像分割方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、获取二维医学图像作为一阶段源图像并通过数据增强变换,所述一阶段源图像为灰度图像;S2、将数据增强变换后的所述一阶段源图像通过两个权重共享的编码器结构,获得高维特征表示,并将所述高维特征分别通过未扰动解码器和扰动解码器,获得两个分割结果;S3、将所述两个分割结果通过动态混合,并根据二维监督策略进行训练以更新编码器参数,获得初始参数;S4、获取三维医学图像作为二阶段源图像,并将所述二阶段源图像裁剪成指定维度的灰度图像;S5、将处理后的所述二阶段源图像通过两个权重共享的编码器结构后,经过未扰动解码器和扰动解码器,得到两个三维分割结果,将所述两个三维分割结果通过伪标签生成模块,并根据三维监督策略进行训练以继续更新编码器参数;S6、将所述编码器和所述未扰动解码器组合,对需分割的图像处理后输入,得到分割结果。

全文数据:

权利要求:

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