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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于半监督方法的心脏腔室图像分割方法及装置，包括：构建二维心脏CT图像的训练集；对训练集进行标准化处理；构建神经网络架构，由UNet，TransUnet以及Attention3DUNet三个分支网络组成；使用两阶段策略来训练UNet，分别是数据扰动策略和神经网络交叉监督策略为无标签的二维心脏CT图像生成伪标签；使用带有标签的二维心脏CT图像以及带有伪标签的二维心脏CT图像作为训练集训练神经网络，得到心脏腔室分割模型；使用心脏腔室分割模型，输出对原始二维CT图像的分割结果。
主权项：1.一种基于半监督方法的心脏腔室图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、获取训练样本集，该训练样本集包括多张心脏ct二维图像，部分二维图像上包括对心脏各个部分以及背景的标签；步骤S2、针对步骤S1获取到的训练样本集，将其中的二维图像进行尺度归一化再进行预处理，得到标准化的训练样本集；步骤S3、针对第一半监督神经网络架构，以所述标准化的训练样本集中带有标签的图像，以及带有伪标签的图像作为模型的输入，对该第一半监督神经网络架构执行第一阶段的训练，其中，基于图像数据混合扰动策略来生成无标注图像的伪标签，对应于该数据混合扰动策略，所述第一半监督神经网络架构包括采用并行连接的UNet和TransUNet，以所述无标注图像的伪标签，来实现对无标注图像的监督；步骤S3、基于步骤S3中经过训练的UNet以及Attention3DUnet构建第二半监督神经网络架构，以所述标准化的训练样本集作为输入，且基于神经网络交叉监督策略对该第二半监督神经网络架构进行第二阶段的训练；步骤S4、步骤S3中得到的UNet作为最终的分割模型，以该分割模型执行分割任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于半监督方法的心脏腔室图像分割方法及装置
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