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申请/专利权人：深圳大学
摘要：本发明公开了基于教师融合模型的无监督域适应医学图像分割方法，涉及医学图像处理技术领域。本发明提供的基于教师融合模型的无监督域适应医学图像分割方法，包括基于3D小波变换的频域对齐模块，通过交换低频谱进行外观对齐，得到类目标域图像一；基于2.5D空间方向连续平滑的特征对齐模块，通过构造2.5D图像块进行特征域对齐，得到类目标域图像二；将类目标域图像一、类目标域图像二分别输入第一教师模型和第二教师模型进行监督训练，融合并指导学生模型训练；将权重参数进行奇异值分解，通过更新奇异值参数进行训练。因此，采用上述方法，能够有效地获取图像的三维特征信息，同时减少计算量，提升图像分割的精度。
主权项：1.基于教师融合模型的无监督域适应医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于3D小波变换的频域对齐模块，将源域图像和目标域图像通过交换低频谱进行外观对齐，得到类目标域图像一；S2、基于2.5D空间方向连续平滑的特征对齐模块，通过构造2.5D图像块进行特征域对齐，得到类目标域图像二；S3、将类目标域图像一、类目标域图像二分别输入第一教师模型和第二教师模型，并根据源域标签进行监督训练，将训练后的输出进行融合，指导学生模型训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 基于教师融合模型的无监督域适应医学图像分割方法
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