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公开(公告)号：CN117036303A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311030553.7
申请日：2023-08-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于循环变分伪标签的半监督医学体积分割方法，该方法中所采用的算法给出了一个全新的半监督医学体积分割架构：将分割阈值视作隐变量，构造深度贝叶斯网络进行变分推断，挖掘无标签数据中的潜在信息来获得更为可靠的变分伪标签；同时利用并联异构的两个分割网络提供模型级扰动来构造额外的矫正信号，在一次迭代中利用彼此产生的变分伪标签进行循环监督，修正各自的认知偏差，引导两个网络做出一致性低熵预测，本发明方法仅需使用极少量的标注数据，便可以达到媲美全监督学习的性能。
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