[发明专利]一种基于任务动态学习部分标记的医学图像分割方法在审
| 申请号： | 202110304416.2 | 申请日： | 2021-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN113112454A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 夏勇;张建鹏;谢雨彤 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于任务动态学习部分标记的医学图像分割方法，实现多器官和肿瘤的分割。该方法首先采用卷积神经网络搭建一个编码解码模块，以医学图像作为输入，提取图像的高级语义特征。接着通过一个任务编码模块，将不同任务对应的数据集进行编码，生成的one‑hot编码作为其任务先验。然后设计了一个控制器，以one‑hot编码和图像本身的特征为条件，为每一个图像生成特定任务的卷积核。最后，生成的卷积核在解码模块得到的特征图上进行卷积操作，得到对应任务的分割结果。本发明的分割模型可以在一个简单的分割网络下，高效地实现多个器官、多个肿瘤的同时分割并且能够巧妙地整合多个数据集的资源，能够实现更通用、泛化能力更强的多器官和肿瘤分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 动态 学习 部分 标记 医学 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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