摘要
本发明涉及一种基于不平衡部分特征传输的无监督多模态腹部图像分割方法及系统。通过无监督领域自适应图像分割模块,包括源域基于连续归一化流的变分自编码器模块和目标域基于连续归一化流的变分自编码器模块,提取样本特征并生成包含样本特征的隐变量,与分割结果拼接生成重构数据,生成近似真实概率的分布;通过不平衡部分最优传输策略模块,实现局部精准配对,获得基于不平衡部分特征传输的无监督多模态腹部图像分割模型。与现有技术相比,本发明能够有效减小不同模态腹部图像数据的域偏移,高效、精准地完成腹部图像分割任务,并能处理更复杂灵活的数据分布,分割的各区域更贴合临床医生的视觉评估,适用于不同序列间多模态的腹部图像数据。
技术关键词
编码器模块
图像分割方法
多模态
无监督
训练样本图像
分割器
图像分割模型
腹部CT图像
图像分割系统
正则化参数
变量
解码器
数据
策略
跨模态
系统为您推荐了相关专利信息
数据对齐方法
误差分布特征
动态特征提取
空间分布特征
切片
不良反应风险
利奈唑胺
风险预测模型
患者
电子病历系统
多模态机器人
数据融合算法
视觉感知系统
环境感知模型
大气压力传感器
车辆事故检测方法
交通事故检测
视觉传感器
交通事故应急
服务器
检索定位方法
图像编码器
身份
关键点
视觉特征提取