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申请/专利权人：湖南科技大学三亚研究院
摘要：本发明公开了一种基于半监督学习的心脏磁共振影像自动诊断方法及系统。该方法利用采集的舒张末期与收缩末期心脏磁共振影像与部分标注数据，经过预处理和分配，送入半监督网络以培训模型。该过程包括交叉验证及超参数优化，确保模型的最佳性能。训练完成的模型用于测试集的图像分割与特征识别。之后，所提取的标准化特征用于训练疾病预测分类器，该分类器经过类似的验证与优化过程。分类和分割推论结果用于评估分割精度和诊断准确性。该系统采用上述方法可提高临床诊断的自动化水平，为心脏疾病的鉴别提供有力工具。
主权项：1.一种基于半监督学习的心脏磁共振影像自动诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取心脏磁共振影像数据，包括舒张末期、收缩末期两个时相的图像标签以及部分人工标注的标签，对所述图像标签和人工标注的标签进行标准化处理；步骤2：将步骤1处理后的影像数据划分为训练集和测试集并送入半监督分割网络中：将所述训练集用于网络训练并进行交叉验证，根据验证结果微调超参数至最优模型，使用最优模型对测试集进行分割推理以得到标注后的影像；步骤3：将分割推理结果送入特征提取模块进行逐病例特征提取，对所有特征在进行标准化处理后划分为训练集和测试集送入疾病预测分类器；将训练集数据用于分类器训练并进行交叉验证，根据验证结果微调超参数至最优模型，使用最优模型对测试集进行分类推理，以得到疾病预测结果；步骤4：根据步骤2获得的分割结果以及步骤3中的特征提取信息和分类推理结果进行诊断评估，以实现对疾病的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南科技大学三亚研究院 基于半监督学习的心脏磁共振影像自动诊断方法及系统
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