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公开(公告)号:CN118115838B
公开(公告)日:2024-07-30
申请号:CN202410530838.5
申请日:2024-04-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种医学图像分割模型训练方法、分割方法、设备及程序产品,所述方法包括:获取训练数据集,包括第一图像数据和第二图像数据;获取图像分割模型,图像分割模型包括编码器、与编码器连接的解码器以及与解码器连接的第一网络分支和第二网络分支;第一网络分支用于对第二图像数据进行重建;第二网络分支用于对第二图像数据进行分割;将第一图像数据和第二图像数据输入图像分割模型,对图像分割模型进行迭代训练,通过训练得到的模型将医学图像分割;本发明能够缓解有监督学习中的过拟合现象,并能够减小模型对有标签数据的依赖,降低了数据标记的成本和时间,同时,能够显著减少模型训练所需要的时间。
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公开(公告)号:CN118115838A
公开(公告)日:2024-05-31
申请号:CN202410530838.5
申请日:2024-04-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种医学图像分割模型训练方法、分割方法、设备及程序产品,所述方法包括:获取训练数据集,包括第一图像数据和第二图像数据;获取图像分割模型,图像分割模型包括编码器、与编码器连接的解码器以及与解码器连接的第一网络分支和第二网络分支;第一网络分支用于对第二图像数据进行重建;第二网络分支用于对第二图像数据进行分割;将第一图像数据和第二图像数据输入图像分割模型,对图像分割模型进行迭代训练,通过训练得到的模型将医学图像分割;本发明能够缓解有监督学习中的过拟合现象,并能够减小模型对有标签数据的依赖,降低了数据标记的成本和时间,同时,能够显著减少模型训练所需要的时间。
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