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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：本发明公开了一种基于多尺度对比学习的涂鸦监督医学图像分割方法，涉及医学图像分割技术领域。该方法采用混合的CNN‑ASPP双分支网络结构，无需完全标注的未配对掩码；基于阈值的硬伪标签机制使两个分支相互学习，融合CNN主分支的局部细粒度特征与ASPP辅助分支的多尺度上下文和全局信息，隐式学习全局形状先验知识；通过结合区域损失和边界损失优化的硬伪标签监督，引导图像块级别的对比学习，充分挖掘医学图像中非目标切片的解剖结构信息，从而增强模型对前景和背景区域的区分能力，减少噪声标签的干扰，提升了分割模型的鲁棒性和泛化能力。
主权项：1.一种基于多尺度对比学习的涂鸦监督医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取待分割医学图像，对医学图像进行涂鸦级别的标注；S2、对待分割的医学图像和对应的标注图像进行预处理，并按照比例将预处理得到的数据集划分为训练集、验证集和测试集；S3、利用划分后的训练集和验证集对涂鸦监督医学图像分割模型进行训练，并利用划分后的测试集对模型进行测试，训练时采用双分支网络以及混合监督学习机制进行模型训练；S4、利用已经测试完成的涂鸦监督医学图像分割模型对医学图像进行图像分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于多尺度对比学习的涂鸦监督医学图像分割方法
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