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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院
摘要：本发明涉及医学影像处理领域，设计了一种基于辅助学习网络的颈动脉血管提取方法、系统及设备，具体如下：选取颈部扫描数据作为数据集并将其按比例划分为训练集、验证集和测试集；将训练集进行随机裁剪、随机旋转、添加高斯噪声以及亮度调整等数据增强操作并对特征范围适当缩放进行标准化处理；构建网络架构的层次结构并选择激活函数，设置训练参数并进行初始化，直至模型达到停止条件训练；将验证集在训练好的网络模型中进行评估；确定最终模型性能，在模型未见过的测试集评估模型的泛化能力。本发明能够充分利用图像中的上下文信息以各种特征信息，实现对颈动脉血管的精准提取。
主权项：1.一种基于辅助学习网络的颈动脉血管提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.数据选取：选取颈部扫描数据作为数据集并将其按比例划分为训练集、验证集和测试集；S2.数据预处理：将训练集进行随机裁剪、随机旋转、添加高斯噪声以及亮度调整的数据增强操作并对特征范围进行标准化处理；S3.模型构建与训练：构建网络架构的层次结构并选择激活函数，设置训练参数并初始化模型、损失函数和优化器，循环执行加载数据、前向传播、计算损失、反向传播、更新权重的训练过程，直至模型达到停止条件；S4.模型评估与调优：将验证集在训练好的网络模型中进行评估，根据验证结果调整超参数以使模型达到最优性能，防止过拟合；S5.模型测试：确定最终模型性能，在模型未见过的测试集评估模型的泛化能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东省人工智能研究院 基于辅助学习网络的颈动脉血管提取方法、系统及设备
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