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申请/专利权人：海南大学
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于半监督与扩散模型的免疫荧光染色神经元胞体分割方法，包括以下步骤：S10，基于相同的原始数据集训练扩散模型和半监督模型；S20，使用S10训练得到的半监督模型对未标记的胞体图像进行分割，生成伪标签，再将包含伪标签的图像输入S10训练得到的扩散模型生成对应的伪图像，伪图像构成伪数据集；S30，基于伪数据集和原始数据集重新训练S10训练得到的半监督模型，利用训练好的半监督模型对免疫荧光染色神经元胞体进行分割。本发明通过生成伪图像来补充样本数据，极大地降低了对样本数据的依赖及对标签数据的依赖，降低了标签数据的数量，继而提高了标注效率及降低标注成本，还能保障分割的准确性。
主权项：1.一种基于半监督与扩散模型的免疫荧光染色神经元胞体分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S10，基于相同的原始数据集训练扩散模型和半监督模型；S20，使用S10训练得到的半监督模型对未标记的胞体图像进行分割，生成伪标签，再将包含伪标签的图像输入S10训练得到的扩散模型生成对应的伪图像，伪图像构成伪数据集；S30，基于伪数据集和原始数据集重新训练S10训练得到的半监督模型，利用训练好的半监督模型对免疫荧光染色神经元胞体进行分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南大学 基于半监督与扩散模型的免疫荧光染色神经元胞体分割方法
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