摘要
本发明公开了一种基于随机超分学习辅助和多层特征映射的腹部器官分割方法及系统,该方法包括:获取待分割图像;将所述待分割图像输入至分割模型,获取低分辨率图像维度下的语义分割标签,其中,所述分割模型利用训练集训练获得,并利用多分辨率图像重建模块进行辅助训练,所述多分辨率图像重建模块,用于对所述待分割图像的高级特征表示进行解码,获取多分辨率重建图像和重建特征;对所述低分辨率图像维度下的语义分割标签进行处理,获取高分辨率图像下的语义分割标签。本发明能够提取多种分辨率图像的解剖结构信息,强化多分辨率学习和语义分割任务的潜在关联,提升医学超分图像语义分割任务的表现。
技术关键词
解码器单元
图像重建
腹部器官分割方法
多层特征融合
多分辨率图像数据
图像语义分割
语义特征
图像编码器
生成标签
误差
图像输出模块
全局平均池化
系统为您推荐了相关专利信息
诊断方法
照片
Sigmoid函数
氟斑牙
融合多尺度特征
解复用方法
条形码
纳米孔
卷积模块
一维卷积神经网络
工业CT图像
生成高分辨率
残差模块
卷积滤波器
峰值信噪比
显微成像装置
图像采集单元
结构光照明
微镜
深度学习图像