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申请/专利权人：北京理工大学唐山研究院;北京理工大学
摘要：本发明涉及分割算法技术领域，特别是涉及一种互校验半监督的肺结节分割算法，步骤包括：获取肺部CT图像数据集，划分为训练集和测试集；使用训练集对肺结节分割模型进行训练，至训练集中所有数据训练完毕；每一轮次训练后，通过损失函数计算损失，进行参数调整；分割模型包括子网A和子网B，训练时，有标注图像训练和无标注图像训练交替进行；读取训练阶段中保存的最佳参数，利用测试集进行测试；本发明能够通过较少的标注数据使模型达到较高的肺结节分割精度，有效地降低分割模型对标注数据集的依赖；同时，通过使用数据增强、不确定性估计等技术，降低了对标注数据集的依赖。
主权项：1.一种互校验半监督的肺结节分割算法，其特征在于，步骤包括：S1：获取肺部CT图像数据集，并对肺部CT图像数据集进行预处理；其中，肺部CT图像数据集包括有标注图像和无标注图像；S2：将预处理后的肺部CT图像数据集划分为训练集和测试集；训练集包含有标注图像和无标注图像，测试集均为有标注图像构成；S3：构建互校验半监督的肺结节分割模型，使用训练集对肺结节分割模型进行训练，至训练集中所有数据训练完毕；在每一轮次的训练完成之后，需要保存本轮次肺结节分割模型训练参数，并通过损失函数计算损失，进行参数调整；其中，互校验半监督的肺结节分割模型包括子网A和子网B，数据输入肺结节分割模型后，子网A输出预测图A，子网B输出预测图B；训练时，有标注图像和无标注图像交替训练，在每一批次的训练数据中既有有标注图像，也有无标注图像，先进行有标注图像训练，再进行无标注图像训练；在训练过程中，还需保存最小损失下的肺结节分割模型参数；S4：读取训练阶段中最小损失下的肺结节分割模型参数，代入分割模型得到最优肺结节分隔模型；S5，利用测试集对最优肺结节分隔模型进行测试，采用评价指标对最优肺结节分隔模型的模型精度进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学唐山研究院 北京理工大学 互校验半监督的肺结节分割算法
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