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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所
摘要：本公开涉及人工智能领域和图像处理领域，提供一种影像自动分割模型的训练方法、影像自动分割方法及系统，该训练方法包括：获取训练样本集和样本标注信息；将训练样本集分别输入到影像自动分割模型的第一分支网络和第二分支网络中，分别得到第一特征和第二特征；利用浅融合模块，对第一特征和第二特征进行融合，得到融合特征；利用特征聚合模块，基于融合特征，得到对每个训练样本中的病灶的预测分割结果；通过比较预测分割结果和样本标注信息，对影像自动分割模型进行训练。本公开可以解决模型自动分割预测结果不够准确的问题，能够兼顾影像中的全局分布和局部细节来识别影像中的病灶，避免忽略不同尺度上的细节，提高分割结果的准确性。
主权项：1.一种影像自动分割模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：获取训练样本集以及与所述训练样本集中的每个训练样本对应的样本标注信息，其中，所述训练样本包括包含病灶的生理组织的影像数据，每个样本标注信息表征相应的训练样本中的病灶位置；将所述训练样本集分别输入到影像自动分割模型的第一分支网络和第二分支网络中，分别得到从所述第一分支网络提取的第一特征和从所述第二分支网络提取的第二特征，其中，所述第一分支网络能够提取所述训练样本中的局部特征，所述第二分支网络能够提取所述训练样本中的全局特征；利用所述影像自动分割模型的浅融合模块，对所述第一特征和所述第二特征进行融合，得到融合特征；利用所述影像自动分割模型的特征聚合模块，基于所述融合特征，得到对每个训练样本中的病灶的预测分割结果；通过比较所述预测分割结果和所述样本标注信息，对所述影像自动分割模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院自动化研究所 影像自动分割模型的训练方法、影像自动分割方法及系统
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