发明专利已授权

一种基于半监督学习的脑血管图像分割方法

📄 申请号：CN202110391969.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-04-13

公开号

CN113256646B

公开日

2024-03-22

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_11

IPC 分类号

G06T7_11 , G06N3_04 , G06N3_08 , G06T7_187 ,

技术画像

所属领域

医学图像处理医学图像处理图像分割半监督学习

应用场景

医学影像分析, 脑血管疾病诊断, 辅助诊疗

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摘要

一种基于半监督学习的脑血管图像分割方法，通过区域连通性模型调整无标签数据一致性损失的权重，降低了教师模型(teacher model)的不可靠性和噪声效应。使学生模型(student model)在区域连通性的基础上，能更可靠地从教师模型中逐步学习。本发明解决了网络训练需要大量人工标注的困难，有效地利用了未标注的数据，分割性能上得到了较好提升。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

采用快速双幂次终态神经网络的冗余机器人重复运动规划方法

当前第 / 件

一种可变式太阳能空气净化器

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_11)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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