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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：本发明针对肠道的超声图像标注数据少且标签质量差异化问题，克服肠道超声图像分割场景下的小样本问题，公开一种肠道超声图像半监督分割方法、系统、设备和介质，属于计算机视觉领域；方法包括：利用无标注肠道超声图像和真实标签肠道超声图像对医学大模型进行双级训练获得伪标签；在肠道超声图像中加入噪声扰动，与伪标签组成带噪标签数据；利用带噪标签数据和真实标签肠道超声图像训练Mean‑Teacher模型；利用训练好的Mean‑Teacher模型预测肠道超声图像的像素级标签，进而得到肠道超声图像分割结果。本发明提升了模型的鲁棒性和泛化性。
主权项：1.一种肠道超声图像半监督分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用无标注肠道超声图像和真实标签肠道超声图像对医学大模型进行双级训练获得伪标签；S2、在无标注肠道超声图像中加入噪声扰动，与伪标签组成带噪标签数据；S3、利用带噪标签数据和真实标签肠道超声图像训练Mean-Teacher模型；S4、利用训练好的Mean-Teacher模型预测肠道超声图像的像素级标签，进而得到肠道超声图像分割结果。
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) 肠道超声图像半监督分割方法、系统、设备和介质
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