公开(公告)号：CN113379757B

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202110486674.7

申请日：2021-05-01

Applicant: 首都医科大学宣武医院 ,  中国科学院计算机网络信息中心

Inventor： 齐志刚 ,  安彦虹 ,  李坤成 ,  刘倩

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/02 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN113379757A

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN202110486674.7

申请日：2021-05-01

Applicant: 首都医科大学宣武医院 ,  中国科学院计算机网络信息中心

Inventor： 齐志刚 ,  安彦虹 ,  李坤成 ,  刘倩

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/02 ,  G06K9/62

Abstract: 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。