摘要
一种基于先验引导扩散模型的不确定性医学图像分割系统及方法,它属于医学图像分割技术领域。本发明解决了现有扩散模型的推理过程慢的问题。本发明在先验阶段生成距离目标分布更近的中间分布,后续在全部预测结果的推理过程中均共享先验阶段生成的中间分布,使全部预测结果的推理过程都从相同的中间分布开始,不但避免了冗余的推理过程,并且先验阶段中先验网络的推理速度还显著快于扩散模型的推理过程,从而大幅实现推理过程的加速。而后使用带有额外分割监督的流匹配扩散模型进行多预测结果生成,流匹配的扩散路径在隐空间中是一条直线,这使得流匹配能够使用更少的推理步数就能达到良好的推理效果。本发明方法可以应用于医学图像分割。
技术关键词
医学图像分割系统
图像训练样本
医学图像分割方法
医学图像处理
积层
编码器
输入流
网络
解码器结构
医学图像分割技术
计算方法
图像获取模块
误差
超参数
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高压电缆
缺陷检测方法
多任务损失函数
缺陷类别
图像
模型训练方法
图像训练样本
图像缺陷检测方法
预训练模型
图像编码器
相关性分析方法
参数
形态
训练样本数据
相关性分析系统
船舶检测方法
卷积模块
拼接模块
多尺度特征
注意力机制
电流预测方法
地磁
融合网络结构
分支
双向长短期记忆网络