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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明涉及一种基于样本互学习和SAM引导伪标签生成的半监督医学图像分割方法及装置，该方法包括：收集医学图像，针对每个分割任务组成训练样本，并将训练样本按照一定比例分为标记数据集和无标记数据集；构建以UNet为骨干的神经网络，基于样本互学习和SAM引导伪标签生成训练优化神经网络参数，得到最优的神经网络；将待分割医学图像输入到最优的神经网络，得到分割后的图像。本发明可以充分利用未标记数据来提高分割精度。
主权项：1.一种基于样本互学习和SAM引导伪标签生成的半监督医学图像分割方法，其特征在于，包括：步骤1，收集医学图像，针对每个分割任务组成训练样本，并将训练样本按照一定比例分为标记数据集和无标记数据集；步骤2，构建以UNet为骨干的神经网络，基于样本互学习和SAM引导伪标签生成训练优化神经网络参数，得到最优的神经网络；步骤3，将待分割医学图像输入到最优的神经网络，得到分割后的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于样本互学习和SAM引导伪标签生成的半监督医学图像分割方法及装置
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