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解剖学先验引导的EAT分割方法 

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申请/专利权人:福州大学

摘要:本发明涉及一种解剖学先验引导的EAT分割方法,属于医学图像分割领域。首先,设计了一种基于自编码机学习的方法,通过自编码机提取EAT解剖结构特征的压缩表示。其次,在EAT分割模型中利用训练好的自编码机得到输入图像的隐空间的低维映射,并将其作为约束加入到分割损失中。本发明提出的方法能够促使模型的预测遵循学习到的解剖结构特征,从而使模型生成解剖结构合理的准确分割。

主权项:1.一种解剖学先验引导的EAT分割方法,其特征在于,利用自编码机学习已标注EAT的解剖结构特征在隐空间的压缩知识表示,并促使解剖结构先验引导的EAT的EAT细粒度分割预测遵循学习到的解剖结构特征,生成解剖结构合理且准确的分割。

全文数据:

权利要求:

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