-
公开(公告)号：CN116258730B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310545669.8
申请日：2023-05-16
申请人： 先进计算与关键软件(信创)海河实验室 , 南开大学
IPC分类号： G06T7/10 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06T7/00
摘要： 本发明提供了一种基于一致性损失函数的半监督医学图像分割方法，属于神经网络技术领域，使用基于频域和多粒度相似度一致性约束来训练分割网络，通过利用有限标注样本和大量无标注样本来对医学图像进行高效地分割。根据频域和区域多粒度一致性约束，可以为无标注数据提供相应的监督信号，进而模型可以同时利用有标注和无标注数据训练模型，其中，频域一致性利用离散余弦变换将图像变换到频域；多尺度区域一致性可以利用区域一致性信息，可以为模型提供丰富的区域语义信息。本发明可减少全监督深度学习分割模型对标注数据的需求，从而减少90%标注成本，可以使得模型在有限标注样本的指导学习下利用大量无标注数据。
-
公开(公告)号：CN116258730A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310545669.8
申请日：2023-05-16
申请人： 先进计算与关键软件(信创)海河实验室 , 南开大学
IPC分类号： G06T7/10 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06T7/00
摘要： 本发明提供了一种基于一致性损失函数的半监督医学图像分割方法，属于神经网络技术领域，使用基于频域和多粒度相似度一致性约束来训练分割网络，通过利用有限标注样本和大量无标注样本来对医学图像进行高效地分割。根据频域和区域多粒度一致性约束，可以为无标注数据提供相应的监督信号，进而模型可以同时利用有标注和无标注数据训练模型，其中，频域一致性利用离散余弦变换将图像变换到频域；多尺度区域一致性可以利用区域一致性信息，可以为模型提供丰富的区域语义信息。本发明可减少全监督深度学习分割模型对标注数据的需求，从而减少90%标注成本，可以使得模型在有限标注样本的指导学习下利用大量无标注数据。
-
公开(公告)号：CN118485682A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410919002.4
申请日：2024-07-10
申请人： 南开大学 , 先进计算与关键软件(信创)海河实验室
IPC分类号： G06T7/11 , G16H30/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06V10/80
摘要： 本发明涉及医学图像分割技术领域，具体公开了一种基于SAM的医学图像分割方法、系统及产品，方法包括：将医学图像输入图像编码器得到图像编码向量；所述图像编码器包括依次连接的分块嵌入层和多个编码块，所述图像编码器内嵌有直觉感知微调适配器，所述直觉感知微调适配器将所述分块嵌入层的输出的共享投影特征融合到每个所述编码块的多头自注意力特征中；将提示内容输入提示编码器得到提示编码向量；将所述图像编码向量和提示编码向量拼接后输入掩码解码器，得到图像分割结果。本发明能够更准确、有效地处理医学图像数据，提高医疗诊断和治疗的精度和效率，实现SAM在医学图像处理领域的广泛应用。
-
公开(公告)号：CN118038057A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410349336.2
申请日：2024-03-26
申请人： 先进计算与关键软件(信创)海河实验室
IPC分类号： G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了WTNet儿科下颚智齿牙胚分割网络架构方法，主要包含设有区域特征增强模块的输入增强模块和齿骨特征分离模块，分别在齿骨特征分离模块牙齿分割分支和骨骼分割分支中设有相互独立的尺度特异性特征融合模块。对于一个输入和其对应的真值标签，先将输入送进输入增强模块生成掩膜并使用真值标签进行监督；再将输入和掩膜送入区域特征增强模块得到增强输入；在齿骨特征分离模块中，增强输入经过共享编码器后被分别送入牙齿分割分支和骨骼分割分支的尺度特异性特征融合模块中，再送进两个分支中的解码器中，并使用牙齿和骨骼真值标签分别完成两个分支的监督，得到牙齿分割掩膜和骨骼分割掩膜，融合两个掩膜得到最终的分割结果。
-
-
-
搜索结果
4 条记录 (耗时 0.036 秒)
