用于训练脑影像分割模型的方法及脑影像分割方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110486674.7
IPC分类号：G06T7/11;G06N3/02;G06K9/62
申请日期：
2021-05-01
申请人：
首都医科大学宣武医院;中国科学院计算机网络信息中心

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专利名称	用于训练脑影像分割模型的方法及脑影像分割方法
申请号	CN202110486674.7	申请日期	2021-05-01
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-10	公开/公告号	CN113379757A
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;N;3;/;0;2;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	首都医科大学宣武医院;中国科学院计算机网络信息中心	申请人地址	北京市西城区长椿街45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	首都医科大学宣武医院,中国科学院计算机网络信息中心	当前权利人	首都医科大学宣武医院,中国科学院计算机网络信息中心
发明人	齐志刚;安彦虹;李坤成;刘倩
代理机构	北京力致专利代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	陈博旸

摘要

本发明涉及一种用于训练脑影像分割模型的方法，包括：获取脑影像数据集；利用多个分析软件对脑影像进行分割，获得多组机器标签；对部分脑影像进行人工标注，以获得人工标签；以及基于脑影像数据集及相关联的标签，通过循环执行以下步骤来迭代训练待训练的分割模型，得到目标分割模型：将脑影像输入至待训练的分割模型，以获得预测的分割结果；根据单个体素的机器标签之间的一致性，确定标签的权重；根据预测的分割结果与各个标签的差异以及权重来计算损失函数值；基于损失函数值最小化来调节待训练的分割模型的网络参数，得到当前迭代的分割模型；其中单个体素的机器标签的权重与一致性负相关。本发明还涉及分割脑影像的方法和脑影像分割装置。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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