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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：一种基于提示学习的模态增量MRI脑肿瘤图像分割系统，它属于深度学习技术领域。本发明解决了由于现有方法存在信息的灾难性遗忘以及不能充分利用多模态MRI影像之间的数据相关性，导致脑肿瘤图像分割的准确率低的问题。本发明设计了基于提示学习的模态特征提取器模块和基于双重知识蒸馏的分割网络模型，将患者脑部在不同成像方式下的MRI图像作为每一阶段的输入，模态特征提取器结构让分割网络模型能够学习当前模态的结构特征并在预测其他模态时为分割网络模型提供辅助，因而充分利用了多模态MRI影像之间的数据相关性，采用双重知识蒸馏损失避免了分割网络模型在模态增量持续学习过程中遇到的灾难性遗忘问题。本发明方法可以应用于MRI脑肿瘤图像分割。
主权项：1.一种基于提示学习的模态增量MRI脑肿瘤图像分割系统，其特征在于，所述系统包括脑肿瘤MRI影像获取模块、MRI影像处理模块、第一模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型和第二模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型；所述脑肿瘤MRI影像获取模块用于分别获取脑肿瘤的每个模态所对应的MRI影像子数据集；所述MRI影像处理模块用于对各个模态所对应的MRI影像子数据集中的MRI影像进行处理，得到各个模态对应的处理后图像切片；所述第一模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型中包括输入层、基于提示学习的模态特征提取器模块、基于双重知识蒸馏的分割网络模块和输出层，且第一模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型和第二模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型的结构相同；所述第一模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型和第二模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型基于各个模态对应的处理后图像切片进行训练；训练好的第一模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型和第二模态增量MRI脑肿瘤图像分割模型用于对待分割的脑肿瘤MRI影像进行处理，得到对待分割脑肿瘤MRI影像的图像分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 一种基于提示学习的模态增量MRI脑肿瘤图像分割系统
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