基于对称相似性和动态样本扩增的肺结核病灶图分割系统

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正文
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基于对称相似性和动态样本扩增的肺结核病灶图分割系统
申请号:CN202510479822
申请日期:2025-04-17
公开号:CN120495179A
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于对称相似性和动态样本扩增的肺结核病灶图分割系统,包括胸骨抑制网络模块、熵驱动的样本数量动态扩增模块、肺结核病灶检测模块,胸骨抑制网络模块,用于去除胸部X射线图中的胸骨影像;熵驱动的样本动态扩增模块,针对单张图像,基于图像本身的复杂度以及模型现有的训练状态对样本图像的数量进行动态扩增;具体地,针对每张图像,对每个训练轮次的模型输出的概率分布计算信息熵;在训练的早期阶段,用小幅扩增训练图像样本数量,随着模型的训练,增加扩增样本的数量;肺结核病灶检测模块,运用目标检测器,利用肺结核图像的对称相似性设计肺结核病灶检测网络模型,从X射线图中分割出结核病灶图。
技术关键词
肺结核病灶 分割系统 样本 动态 网络模块 空洞 双线性插值 检测网络模型 直方图均衡化 层级 跨尺度特征融合 Sigmoid函数 对齐模块 信息熵 注意力 图像像素 基础 检测器
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