基于双重校正互学习的半监督三维医学图像分割方法、系统、设备以及存储介质

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基于双重校正互学习的半监督三维医学图像分割方法、系统、设备以及存储介质
申请号:CN202510258701
申请日期:2025-03-06
公开号:CN120182599A
公开日期:2025-06-20
类型:发明专利
摘要
基于双重校正互学习的半监督三维医学图像分割方法、系统、设备以及存储介质,属于医学图像处理技术领域,解决了现有的方法存在模型认知偏差,且无法获得可靠的伪标签的问题。有标签三维医学图像训练两个不同结构的网络,计算有标签三维医学图像的监督损失的同时,校正两个不同结构的网络之间的预测差异,得到两个不同结构的预训练网络;无标签三维医学图像经过两个不同结构的预训练网络生成与其相对应的初步预测伪掩码,初步预测伪掩码进行校正,得到与其相对应的可靠伪标签;基于无标签三维医学图像的交叉伪监督损失,获得最终的两个不同结构的网络;待处理的三维医学图像输入最终的两个不同结构的网络实现三维医学图像分割任务。
技术关键词
三维医学图像分割 网络 标签 校正 医学图像处理技术 边界轮廓信息 编码器特征 通信接口 可读存储介质 纠正错误 存储器 解码器 处理器 动态 模块 计算机
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