摘要
本发明涉及一种基于样本互学习和SAM引导伪标签生成的半监督医学图像分割方法及装置,该方法包括:收集医学图像,针对每个分割任务组成训练样本,并将训练样本按照一定比例分为标记数据集和无标记数据集;构建以UNet为骨干的神经网络,基于样本互学习和SAM引导伪标签生成训练优化神经网络参数,得到最优的神经网络;将待分割医学图像输入到最优的神经网络,得到分割后的图像。本发明可以充分利用未标记数据来提高分割精度。
技术关键词
医学图像分割方法
样本
标记
优化神经网络
分割医学图像
标签
训练神经网络
神经网络模型训练
优化网络参数
图像采集单元
数据
重构
坐标
精度
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