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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于原型学习的自监督实例自适应的医学图像分割方法。1将公开的三维医学图像分割数据集中的图像经预处理得到标准化的图像；2将标准化图像输入3Dbackbone；3通过构建自适应的原型学习模块生成最终的分割预测结果，并通过计算分割损失监督模型；4通过构建自监督的掩码生成模块生成伪标签；5构建自监督过滤机制，并引入辅助损失；6基于分割损失和辅助损失计算整体的目标损失；7基于步骤6的损失函数训练模型。本发明引入SMG模块，可以更好地建模类内多样性，设计了自监督过滤机制来对随机初始化的目标查询进行监督；此外，本发明可以还利用IPL模块来针对不同的输入做适应性调整。
主权项：1.一种基于原型学习的自监督实例自适应的医学图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：1将三维医疗图像经过数据预处理操作进行标准化以减少不同图像间的区域差异；2将步骤1得到的标准化的三维图像输入3Dbackbone，经编码器生成中间特征图谱F，再经像素解码器生成像素级的空间嵌入特征Fo；3通过自监督的掩码生成SMG模块生成伪标签M：初始化N个目标查询Q，kMax解码器使用像素解码器生成的多尺度特征指导目标查询的学习更新，生成伪标签M；4将步骤2生成的中间特征图谱F和步骤3生成的伪标签M输入自适应原型学习IPL模块，生成最终的分割预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于原型学习的自监督实例自适应的医学图像分割方法
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