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申请/专利权人：新疆大学
摘要：本发明涉及一种基于双视图互补一致性的半监督医学图像分割方法，仅利用少量有标注医学图像数据，来挖掘大量无标注数据中的潜在特征信息来提升分割模型性能，包括以下步骤：采用特征空间蒸馏机制，通过教师‑学生模型提取和转移多尺度语义特征；利用双视图融合策略优化伪标签，优化模型对未标记数据的学习效果；通过预训练自编码器辅助的不确定性估计方法，优化模型的可靠性和分割精度。本发明在左心房LA和肝脏肿瘤分割LiTS数据集上的实验结果显示，该方法在分割精度和模型鲁棒性方面取得了不错的效果。
主权项：1.一种基于双视图互补一致性的半监督医学图像分割方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，数据增强：对输入的图像进行双视图数据增强，包括弱增强和强增强，生成多样化的图像数据；S2，特征空间蒸馏：采用教师-学生模型架构，通过教师模型提取多尺度语义特征，并将所述多尺度语义特征通过蒸馏机制转移到学生模型中；S3，双视图融合：对弱增强和强增强的图像数据分别进行预测，并计算其平均值生成平滑的概率分布；S4，不确定性估计：利用去噪自编码器学习从噪声中恢复干净信号，生成不确定性地图；S5，综合损失计算与模型训练：设计综合损失函数，指导模型训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 新疆大学 一种基于双视图互补一致性的半监督医学图像分割方法
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