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摘要：本发明公开了一种基于电子喉内窥镜图像的半监督咽喉病灶分割方法及系统，方法包括：采集内窥镜喉癌数据集；对内窥镜喉癌数据集进行标注，得到标签数据集；分别通过弱扰动分支、强扰动分支和风格扰动分支对内窥镜喉癌数据集进行不同程度的数据增强，得到待训练数据集；根据风格一致性损失以及动态阈值，将待训练数据集输入待训练模型进行训练，预测各个待训练数据对应的伪标签，根据标签数据集中的真实标签以及预设的损失函数，对待训练模型进行参数调整，得到目标模型；根据目标模型对待识别的电子喉内窥镜图像进行预测，得到咽喉病灶预测结果。本发明实施例能够减少人工标注的成本，提高了模型的泛化能力，可广泛应用于深度学习技术领域。
主权项：1.一种基于电子喉内窥镜图像的半监督咽喉病灶分割方法，其特征在于，包括以下步骤：采集内窥镜喉癌数据集；对所述内窥镜喉癌数据集进行标注，得到标签数据集；将所述内窥镜喉癌数据集和所述标签数据集输入待训练模型，分别通过弱扰动分支、强扰动分支和风格扰动分支进行不同程度的数据增强，基于动态阈值及预设的损失函数，对所述待训练模型进行参数调整，得到目标模型；根据所述目标模型对待识别的电子喉内窥镜图像进行预测，得到咽喉病灶预测结果。
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百度查询： 中山大学附属第一医院 深圳技术大学 基于电子喉内窥镜图像的半监督咽喉病灶分割方法及系统
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