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公开(公告)号：CN115760869A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211270772.8
申请日：2022-10-17
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T7/11 , G06T9/00 , G06V10/25 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域，具体为一种注意力引导的非线性扰动一致性的半监督医学图像分割方法。本发明使用少量标注数据和无标注数据训练模型进行医学图像分割，采用非线性变换进行数据增强，并通过输出级别和特征级别的一致性进行约束；非线性变换通过随机生成贝塞尔曲线进行灰度映射实现对比度的变化；输出级的一致性约束通过交叉伪标签监督鼓励不同增强下生成相似的预测标签；特征级别的一致性约束通过多尺度的注意力感知特征对齐鼓励网络学习非线性变化不变的鲁棒表征。本发明有效利用无标注数据，通过数据增强提升泛化性，通过无标注数据的信息挖掘提升医学图像分割的准确性。本发明适用于所有基于灰度的医学图像分割任务。
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