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申请/专利权人：首都医科大学附属北京朝阳医院;中国人民大学
摘要：本发明公开了一种用于纵隔肿瘤CT图像的半监督分割方法和装置。该方法包括如下步骤：获取待处理的纵膈肿瘤CT图像；采用预设的教师‑学生模型对待处理的纵膈肿瘤CT图像进行分割；采用教师模型生成的信度预测值从待处理的纵膈肿瘤CT图像中筛选出目标预测点，使目标预测点满足预设的可信度要求；交替执行主训练过程和辅助训练过程来训练学生模型中的双重解码器，双重解码器基于目标预测点生成分割结果和信度评分。利用本发明，能够在标注数据有限的情况下，实现纵隔肿瘤CT图像的高精度分割。
主权项：1.一种用于纵隔肿瘤CT图像的半监督分割方法，其特征在于包括如下步骤：获取待处理的纵膈肿瘤CT图像；采用预设的教师-学生模型对待处理的所述纵膈肿瘤CT图像进行分割；采用教师模型生成的信度预测值从待处理的所述纵膈肿瘤CT图像中筛选出目标预测点，使所述目标预测点满足预设的可信度要求；交替执行主训练过程和辅助训练过程来训练学生模型中的双重解码器，所述双重解码器基于所述目标预测点生成所述分割结果和所述信度评分；其中，所述主训练过程利用所有数据并应用综合损失对主分割网络进行更新；所述辅助训练过程仅针对有标注的数据集，并采用一致性损失对所述信度评估解码器进行独立更新；所述主分割网络包括分割预测解码器和共享编码器E，通过在标注数据集上应用监督损失进行训练；所述双重解码器包括：共享编码器E、分割预测解码器、信度评估解码器和卷积注意力模块；所述共享编码器E和所述分割预测解码器采用V-net的编码器-解码器，所述共享编码器E和所述信度评估解码器在V-net的编码器-解码器的基础上，结合卷积注意力模块引入辅助信息；当所述分割预测解码器和所述共享编码器E完成了个周期的训练之后，对所述信度评估解码器进行个周期的训练；设当前迭代步数为t，为更新间隔，并且远小于，迭代式训练策略的表达式如下： 。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 首都医科大学附属北京朝阳医院 中国人民大学 用于纵隔肿瘤CT图像的半监督分割方法和装置
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