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申请/专利权人：江苏开放大学(江苏城市职业学院)
摘要：本发明公开一种基于扩散网络和深度度量学习的肠道超声图像分割方法、系统、设备和介质，克服超声图像中存在的斑状噪声问题和边缘区域模糊问题，属于人工智能及计算机视觉领域，方法包括以下步骤：S1、构建分割网络，分割网络包括骨干网络和连接在骨干网络后的多层感知机；骨干网络用于对肠道超声图像隐式去噪，多层感知机用于分割肠道超声图像；S2、基于自监督的领域扩散方法预训练分割网络；S3、基于深度度量学习辅助训练分割网络；S4、利用训练好的分割网络对肠道超声图像进行图像分割。本发明提出的网络模型具有足够的边缘感知能力，实现提升目标边缘分割精度的目的，分割网络模型可以隐式去噪的同时对超声图像进行精确分割。
主权项：1.一种基于扩散网络和深度度量学习的肠道超声图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建分割网络，所述分割网络包括骨干网络和连接在骨干网络后的多层感知机；所述骨干网络用于对肠道超声图像隐式去噪，所述多层感知机用于分割肠道超声图像；S2、基于自监督的领域扩散方法预训练分割网络；S3、基于深度度量学习辅助训练分割网络；S4、利用训练好的分割网络对肠道超声图像进行图像分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏开放大学(江苏城市职业学院) 基于扩散网络和深度度量学习的肠道超声图像分割方法、系统、设备和介质
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