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申请/专利权人：北京长木谷医疗科技股份有限公司;张逸凌
摘要：本申请提供了一种基于对比学习及弱监督的股骨头坏死区域识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该基于对比学习及弱监督的股骨头坏死区域识别方法，包括：获取髋关节CT数据；将髋关节CT数据输入预设的股骨头坏死区域分割网络模型，识别出股骨头坏死区域；其中，股骨头坏死区域分割网络模型中的分割区域对比学习模块，用于通过最大化相关样本之间的相似性，并最小化不相关样本之间的相似性来学习数据表示。根据本申请实施例，能够提高股骨头坏死区域识别效率。
主权项：1.一种基于对比学习及弱监督的股骨头坏死区域识别方法，其特征在于，包括：获取髋关节CT数据；将髋关节CT数据输入预设的股骨头坏死区域分割网络模型，识别出股骨头坏死区域；其中，股骨头坏死区域分割网络模型中的分割区域对比学习模块，用于通过最大化相关样本之间的相似性，并最小化不相关样本之间的相似性来学习数据表示；在获取髋关节CT数据之后，还包括：将髋关节CT数据的DICOM格式转换成NII格式；股骨头坏死区域分割网络模型，包括：主干网络和支持网络；由支持网络生成的自监督，用于训练主干网络；优化主干网络，通过后向传播获得梯度，支持网络的更新则是使用指数移动平均算法来获得；主干网络通过特征提取1模块输出的特征有两个分支，其中一个分支是经过1x1卷积操作，再经过特征提取4模块，另一个分支是和特征提取2模块输出的特征、特征提取3模块输出的特征一同输入到分割区域对比学习模块，该模块的输出传递回特征提取1模块进行特征融合；特征提取3模块和特征提取4模块输出的特征输入到多尺度注意力模块，该模块输出的特征和特征提取4模块输出特征融合输出，最终结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京长木谷医疗科技股份有限公司 张逸凌 基于对比学习及弱监督的股骨头坏死区域识别方法及装置
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