摘要
本发明公开了基于曼巴网络改进域自适应框架的跨模态医学图像分割方法及系统,涉及图像处理领域,其中方法包括:S1.对预先获取的跨模态医学图像数据集进行预处理,并构成源域数据集和目标域数据集;S2.搭建使用曼巴网络改进的域自适应框架,改进域自适应框架包括:生成网络和分割网络;生成网络包括生成器和第一鉴别器,用于基于带标签的源域数据集生成翻译图像;分割网络包含分割器和第二鉴别器;S3.端到端地训练改进域自适应框架,得到分割网络;S4.使用分割网络预测目标域数据集的图像分割结果。本发明能够更好地适配源域和目标域,实现域自适应,并提高在无标签目标域图像上的测试精度。
技术关键词
医学图像分割方法
医学图像数据集
网络
归一化模块
编码器
解码器
框架
分割器
医学图像分割系统
带标签
瓶颈
上采样
分支
风格
语义
注意力
系统为您推荐了相关专利信息
家居
生成G代码
订单
深度学习模型
图像数据处理
轴承故障诊断方法
预测类别
样本
采集现场
轴承故障诊断系统
缺陷检测方法
图片
检测纸币
缺陷检测单元
全局平均池化
混合神经网络模型
光伏出力预测方法
多源特征
样本
设备状态数据