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申请/专利权人：中南大学湘雅医院
摘要：本申请涉及了一种基于单模态图像训练的分割方法、装置、设备及存储介质，本方法在第一模态的医学图像上标注至少一个器官组织的mask区域，然后对第一模态的医学图像上的与第二模态的医学图像相关联的mask区域进行随机分布强度变换，并进行叠加，能基于第一模态的医学图像模拟出第二模态的医学图像，然后将第一模态的医学图像与模拟第二模态的医学图像进行融合，最后利用融合的图像实现分割网络的训练，得到分割模型，该分割模型能够支持第一模态的医学图像也能够支持第二模态的医学图像的分割。本方法仅利用检测区域的第一模态的医学图像就能够对检测区域第二模态的医学图像进行分割，克服模态依赖性，减少对大量标注数据的依赖，并优化计算效率。
主权项：1.一种基于单模态图像训练的分割方法，其特征在于，所述基于单模态图像训练的分割方法包括：获取检测区域的第一医学图像，并在所述第一医学图像上标注所述检测区域内的至少一个器官组织的mask区域，得到第二医学图像；所述第一医学图像是第一模态的医学图像；对所述第二医学图像中的与所述检测区域的第二模态的医学图像相关联的所述mask区域进行随机分布强度变换，并将进行随机分布强度变换的与第二模态的医学图像相关联的所述mask区域进行叠加，得到第三医学图像；所述第二模态与第一模态不同；根据所述第一医学图像和第三医学图像进行融合，得到融合后图像；根据所述融合后图像对于预设的分割网络进行训练，直至得到训练完成的分割模型；根据所述分割模型实现所述人体检测区域的目标医学图像的分割；所述目标医学图像是所述第一模态的医学图像或者是所述第二模态的医学图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学湘雅医院 基于单模态图像训练的分割方法、装置、设备及存储介质
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