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一种面向医学影像生成的低秩生成式对抗网络构建方法

摘要

一种面向医学影像生成的低秩生成式对抗网络构建方法,属于深度学习领域,构建步骤为:1)利用主成分模式近似GAN模型中的全秩卷积操作,基于张量CP分解的计算规则构建低秩卷积操作;2)利用步骤1的低秩卷积操作,构建低秩维度卷积层和低秩通道卷积层代替全秩卷积层,在低秩卷积层间添加ReLU激活函数和批正则化项,调整低秩卷积层的数据分布,设计低秩生成模型;3)融合低秩生成模型和全秩判别模型,构建完整的医学影像低秩生成式对抗网络。本发明提出的方法具有如下效果:该低秩生成对抗方法在医学影像生成任务中有效地降低了FLOPs、内存及显存和空间的占用等计算资源,同时,具有良好的生成效果。

著录项

  • 公开/公告号CN112465118A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 大连理工大学;

    申请/专利号CN202011343299.2

  • 申请日2020-11-26

  • 分类号G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构21200 大连理工大学专利中心;

  • 代理人陈玲玉

  • 地址 116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号

  • 入库时间 2023-06-19 10:08:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-16

    授权

    发明专利权授予

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