发明专利已授权

一种面向边界框标注的迭代弱监督上颌窦分割方法和系统

📄 申请号：CN202211630940.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-12-19

公开号

CN116012642B

公开日

2025-09-05

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

G06V10_26

IPC 分类号

G06V10_26 , G06V10_764 , G06V10_774 , G06V10_762 , G06V10_82 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06N3_042 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

医学图像处理医学图像处理图像分割深度学习

应用场景

医学影像辅助诊断, 上颌窦疾病筛查, 鼻窦手术规划, 口腔颌面影像分析, 计算机辅助诊断

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摘要

一种面向边界框标注的迭代弱监督上颌窦分割方法，包括：通过运用超像素算法生成良好贴合口腔CBCT图像边缘的超像素，然后借助卷积神经网络提取超像素特征，根据超像素的邻接关系构建超像素图；为了提高边界框弱监督的分割性能，除了利用超像素级CRF模型生成初始的伪标签用于超像素语义分类的改进图卷积网络训练以外，还把改进图卷积神经网络的预测结果周期性地输入超像素级CRF模型以更新和精细化伪标签用于迭代学习训练；对口腔CBCT图像，应用弱监督迭代训练得到的模型可以得到性能优秀的上颌窦分割结果。本发明还包括一种面向边界框标注的迭代弱监督上颌窦分割系统。本发明解决了手动标注医学图像精确标签耗时耗力的问题。

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

一种基于Actor-Critic深度强化学习的同心管机器人控制方法

当前第 / 件

一种基于高斯混合模型的工件三维重建方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_26)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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