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申请/专利权人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
摘要：本发明提供基于对比学习的多模态医学图像分割方法及设备、介质，在深度学习网络输入部分采用多模态医学图像数据，通过卷积和密集卷积模块分别对两个模态的数据进行特征提取，再进行特征拼接操作，得到融合了多模态信息的高维特征，输入到分割模块得到概率图，另一方面将融合后的高维特征输入到投影头，基于体素嵌入和真实标签中的类别，选择组织边缘的体素作为样本，进行锚点采样，引入了名为记忆存储的队列来存储体素嵌入，通过体素级对比学习来增强对脑组织边缘的识别能力，从而提高脑组织分割的精度和鲁棒性。
主权项：1.基于对比学习的多模态医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多模态磁共振图像数据并划分，得到训练集和测试集；将所述训练集的数据输入初始卷积模块，分别对两个模态的数据进行初步的特征提取，得到各自的浅层特征；将两个模态的浅层特征分别输入密集卷积模块，得到两个模态的高维特征；将两个模态的高维特征进行拼接，得到融合多模态信息的高维特征；将融合多模态信息的高维特征输入分割模块，得到概率映射图；将融合多模态信息的高维特征输入到投影头，将所述高维特征映射到特征嵌入空间，得到体素嵌入；通过所述概率映射图、所述体素嵌入计算总体损失，通过训练得到分割模型；将所述测试集的数据输入到所述分割模型中，得到最终分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 基于对比学习的多模态医学图像分割方法及设备、介质
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