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发明公开
基于CT图像跨模态迁移学习的肾脏超声图像分割方法审中-实审

公开(公告)号：CN115439650A

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202210963122.5

申请日：2022-08-11

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 尹诗 , 郭帅子 , 盛翔宇 , 张杰

IPC: G06V10/26 , G06V10/25 , G06T3/00 , G06T7/62 , G06N20/00

Abstract: 本发明公开一种基于CT肾脏图像跨模态迁移学习的肾脏超声图像分割方法，包括：通过旋转的方法多角度切割带标签的三维CT图像生成多角度二维肾脏CT图像；利用风格迁移网络生成带标签的模拟超声数据集；利用多角度模拟肾脏超声图像提高肾脏超声图像分割网络泛化性能；在训练策略上首先利用风格迁移网络和语义分割网络联合训练，最后再利用真实标注的肾脏超声图像进行训练。本发明在肾脏超声图像语义分割网络有如下优势：可以有效解决肾脏超声图像标注困难；可以降低人工标注的成本；解决肾脏分割模型训练的过拟合问题，从而提高分割准确度。具有很好的泛化能力，即可以在不同形态、不同位置的肾脏超声图像上进行分割。

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