面向多种CT肺部纹理识别的非监督保内容域适应方法

摘要

本发明公开了一种面向多种CT肺部纹理识别的非监督保内容域适应方法，属于图像处理和计算机视觉领域。该方法能使在一种CT数据上(源域上)事先训练的肺部纹理识别的深层网络模型，在应用到另一种CT图像上(目标域上)时，在仅获得目标域的CT图像并无需人工标注典型肺部阴影的前提下，运用对抗学习机制和特殊设计的内容一致性网络模块，就可以对深层网络模型进行微调，使目标域上的肺部纹理识别保持较高性能。此方法不仅能节省开发的人力和时间成本，而且易于实现并具有较高的实用性。