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公开(公告)号：CN116363144A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310333322.7
申请日：2023-03-31
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于扰动协同训练的半监督医学图像分割方法，利用少量有标记医学图像的同时挖掘大量无标记医学图像中的信息来提升分割模型的性能，对于有标记数据，使用标记对两个子网络的预测结果进行监督；对于无标记数据，两个子网络基于各自的预测结果生成伪标签，然后使用伪标签对对方子网络的预测结果进行监督。在生成伪标签的过程中，子网络基于对方子网络的特征信息对编码器提取的特征进行扰动，从而增加伪标签的多样性，进而提升协同训练的效果。本发明所述方法能够适用于各种部位的医学图像分割任务，具有良好的普适性和通用性。
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