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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明公开了一种迭代伪标签自适应复制粘贴的半监督肿瘤分割方法，将双向不确定性融入到自适应增强策略中以突出教师和学生模型之间的预测差异，同时采取迭代的方式逐步将学生模型生成的伪标签与教师模型的预测对齐，为未标记样本生成信息更丰富的伪标签。该方法结合了双向复制粘贴策略，可以有效地利用标记和未标记数据。
主权项：1.一种迭代伪标签自适应复制粘贴的半监督肿瘤分割方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：训练集制作；步骤1-1：FSD数据集制作；通过图像诊断食管瘘，所使用的数据集包含多名食管瘘癌症患者的CT扫描图像；对图像中的食管肿瘤进行标注；将整个数据集划分为训练集和测试集；在训练集中，随机选择N个样本用于验证；步骤1-2：MSD数据集制作；采用肝脏肿瘤分割挑战数据集制作MSD数据集；将肝脏肿瘤分割挑战数据集中的用例随机分成三个子集：训练集、验证集和测试集；步骤2：构建IPA-CP网络模型训练框架；步骤2-1：基于双向不确定性的自适应增强TUAA；使用MeanTeacher体系结构来对预测差异进行建模；对未标记样本同时采用弱增强策略和强增强策略；为每个未标记数据样本ui生成一个不同孔数和大小的随机区域掩模Mi，使用自适应增强策略细化对未标记样本的增强，对每个弱增强样本和强增强样本采用双向不确定性估计；步骤2-2：迭代的伪标签转换IPT；采用IPT策略微调来自学生和教师模型的伪标签和步骤2-3：双向复制粘贴监督BCP；集成BCP方法，使最终的图像组成和伪标签混淆；二进制掩码将体素与前景或背景区分开；省略“选择最大的连接组成部分”策略；步骤3：构建训练损失函数；本发明同时采用交叉熵损失CE和Dice损失；步骤4：医学图像分类质量分数评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种迭代伪标签自适应复制粘贴的半监督肿瘤分割方法
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