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摘要：本发明属于医学图像处理技术领域，具体提供一种用于超声图像分割的遮掩预训练方法，用以实现超声图像的自动分割。本发明通过随机掩蔽输入超声图像中的部分像素，对超声图像分割模型进行预训练以预测未知内容，以便在正式训练之前使模型适应当前的拟合场景，并且遮掩预训练中的参数权重被用作后续分割任务的初始状态；基于此，大量的未标记图像可以极大地增强特征提取能力，并且在标记数据非常有限的情况下，大大提高分割精度；综上，本发明能够用于在有大量未相关未标记的图像的情况下，利用有限的已标记图像，极大地增强特征提取能力，实现小样本数据集下的精准分割。
主权项：1.一种用于超声图像分割的遮掩预训练方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对超声图像进行数据预处理，构建得到训练集，其中，训练样本表示为x,y，x表示样本图像，y表示样本标签；步骤2、利用步骤1所得训练集对超声图像分割模型进行遮掩预训练，保存模型预训练参数；步骤3、以步骤2所得模型预训练参数作为模型初始化参数，利用步骤1所得训练集对超声图像分割模型进行分割任务训练，得到训练完成的超声图像分割模型；步骤4、将待处理超声图像经过数据预处理后输入到步骤3所得训练完成的超声图像分割模型，由超声图像分割模型输出超声图像分割结果。
全文数据：
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百度查询： 电子科技大学 一种用于超声图像分割的遮掩预训练方法
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