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申请/专利权人：广州大学
摘要：本申请公开自蒸馏与自学习的医学图像分割方法、装置及存储介质，方法包括：利用MOD框架基于目标网络模型进行复制得到教师模型，并将目标网络模型作为学生模型；获取待处理图像并将待处理图像进行掩码处理得到掩码图像；将待处理图像输入到教师模型得到教师模型输出的第一输出结果；将掩码图像输入到学生模型的编码器得到学生模型输出的第二输出结果；利用MOD框架对第一输出结果和第二输出结果进行蒸馏处理以及对第二输出结果进行重构处理；确定MOD框架的蒸馏损失值和重构损失值；根据蒸馏损失值和重构损失值对学生模型进行参数调整得到医学图像分析模型，基于医学图像分析模型对待分割肿瘤图像进行分割。本申请能够提高医学图像分析模型的分割精度。
主权项：1.一种自蒸馏与自学习的医学图像分割方法，其特征在于，目标网络模型插设有MOD框架，方法包括：利用所述MOD框架基于所述目标网络模型进行复制得到教师模型，并将所述目标网络模型作为学生模型；获取待处理图像，其中，所述待处理图像为样本肿瘤图像；将所述待处理图像进行掩码处理，得到掩码图像；将所述待处理图像输入到所述教师模型，得到所述教师模型输出的第一输出结果；将所述掩码图像输入到所述学生模型的编码器，得到所述学生模型输出的第二输出结果；将所述第一输出结果和所述第二输出结果输入所述MOD框架，利用所述MOD框架对所述第一输出结果和所述第二输出结果进行蒸馏处理；以及同时利用所述MOD框架对所述第二输出结果进行重构处理；确定所述MOD框架的蒸馏损失值和重构损失值；根据所述蒸馏损失值和所述重构损失值对所述学生模型进行参数调整，得到医学图像分析模型，并基于所述医学图像分析模型对待分割肿瘤图像进行分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 自蒸馏与自学习的医学图像分割方法、装置及存储介质
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