基于对象上下文一致性约束的医学图像半监督分割系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110241269.9
IPC分类号：G06T7/11;G06K9/34;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-03-04
申请人：
同济大学

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著录项信息

专利名称	基于对象上下文一致性约束的医学图像半监督分割系统
申请号	CN202110241269.9	申请日期	2021-03-04
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-16	公开/公告号	CN113129309A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/11 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/10 分割；边缘检测（基于运动的分割入G06T 7/215）〔2017.01〕 G06T7/11 区域分割〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;1;1;;;G;0;6;K;9;/;3;4;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	同济大学	申请人地址	上海市杨浦区四平路1239号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	同济大学	当前权利人	同济大学
发明人	李旭升;何良华
代理机构	上海科盛知识产权代理有限公司	代理人	宣慧兰

摘要

本发明涉及一种基于对象上下文一致性约束的医学图像半监督分割系统，包括图像粗加工模块，图像粗加工模块包括多个粗加工层，除底部以外的粗加工层设有编码器和解码器，还包括级联的字符识别模块，顶部的粗加工层的编码器获取未标注的初始医学图像，解码器输出粗分割图到字符识别模块，字符识别模块之间设有卷积层，融合来自粗加工层的低层信息和上一级字符识别模块的输出特征，得到细分割图，字符识别模块生成对象上下文特征向量并拼接计算得到增强特征图，从而设置一致性约束，对粗分割图和细分割图进行半监督训练，得到医学标注图像。与现有技术相比，本发明具有有效提升模型的特征提取能力、从无标注数据中学习更抗扰动的全局特征等优点。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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