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摘要：本发明公开了一种多模态医学图像分割系统，属于医学图像分割技术领域。系统包括：图像生成模块以及分割模块；所述图像生成模块用于对非配对图像进行跨模态图像生成，得到生成图像；将得到的所述生成图像通过对比学习，得到配准图像；所述分割模块用于采用分割模型对输入的所述配准图像与源图像进行分割操作，得到分割图像。本发明为了解决传统静态权重分配方法在动态环境中缺乏灵活性，无法在整个训练过程中自适应调整以反映任务重要性变化的问题，提出了一种动态权重控制机制。
主权项：1.一种多模态医学图像分割系统，其特征在于，包括：图像生成模块以及分割模块；所述图像生成模块用于对非配对图像进行跨模态图像生成，得到生成图像；将得到的所述生成图像通过对比学习，得到配准图像；所述分割模块用于采用分割模型对输入的所述配准图像与源图像进行分割操作，得到分割图像；所述图像生成模块采用翻译网络对非配对图像进行跨模态变换操作，得到所述生成图像；所述翻译网络包括两个结构相同的对抗学习网络；每个对抗学习网络包括一个共享编码器、一个翻译解码器、一个判别器以及一个辅助分割解码器；源图像经过所述共享编码器和所述翻译解码器，得到与源图像不同模态的所述生成图像；将所述生成图像和与所述生成图像相同模态的真实图像输入所述判别器中，使所述生成图像逼近与所述生成图像相同模态的真实图像；源图像通过所述共享编码器和所述辅助分割解码器，输出源图像的预测标签，将所述预测标签与源图像的真实标签计算混合分割损失，完成分割约束。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种多模态医学图像分割系统
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