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一种基于半监督学习的心肌梗死图像分割方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于半监督学习的心肌梗死图像分割方法及系统,所述方法包括:收集轧增强的心肌梗死磁共振图像数据集进行数据处理得到数据增强的训练数据集;构建编码器,将经过数据增强的训练数据集输入到编码器;构建主解码器和两个辅助解码器;构建鉴别器;将上述编码器的输出端分别与主解码器以及两个辅助解码器连接,鉴别器与主解码器的输出端连接,从而构建半监督心肌梗死神经网络分割模型,训练模型,总损失最小时得到训练好的模型;将实时采集的轧增强的心肌梗死磁共振图像输入到上述训练好的模型中,得出心肌梗死分割图像;本发明的优点在于:分割结果相对准确,训练过程快,充分利用大量无标签数据。

著录项

  • 公开/公告号CN115565013A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2023-01-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 安徽大学;

    申请/专利号CN202211297190.9

  • 申请日2022-10-21

  • 分类号G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人丁瑞瑞

  • 地址 230039 安徽省合肥市蜀山区肥西路3号

  • 入库时间 2023-06-19 18:11:21

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-01-03

    公开

    发明专利申请公布

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