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申请/专利权人：安徽医科大学第一附属医院

摘要：本发明公开了基于半监督学习的胃肠影像重建方法、装置及电子设备，该方法包括：获取胃肠影像相关的图像数据，将图像数据分为有标注的第一图像数据和无标注的第二图像数据，依据线性滤波器对无标注的第二图像数据进行滤波；依据有标注的第一图像数据对深度学习模型进行有监督训练；依据滤波后的无标注的第二图像数据对深度学习模型进行无监督训练，所述深度学习模型用于对无标注的第二图像数据进行重建，得到第二重建图像，并依据第二重建图像的数据与无标注的第二图像数据之间的差异进行无监督训练；获取待处理的胃肠影像，并输入到训练好的深度学习模型中，以确定重建图像。本发明可以通过重建，更高效准确地对胃肠影像进行识别，方便后续判断。

主权项：1.基于半监督学习的胃肠影像重建方法，其特征在于，所述方法包括：获取胃肠影像相关的图像数据，将图像数据分为有标注的第一图像数据和无标注的第二图像数据，依据线性滤波器对无标注的第二图像数据进行滤波；依据有标注的第一图像数据对深度学习模型进行有监督训练，所述深度学习模型用于对有标注的第一图像数据进行重建，得到第一重建图像，以依据第一重建图像的数据与有标注的第一图像数据之间的差异进行有监督训练；依据滤波后的无标注的第二图像数据对深度学习模型进行无监督训练，所述深度学习模型用于对无标注的第二图像数据进行重建，得到第二重建图像，并依据第二重建图像的数据与无标注的第二图像数据之间的差异进行无监督训练；获取待处理的胃肠图像，并输入到训练好的深度学习模型中，以确定重建图像，其中，所述线性滤波器对无标注的第二图像数据进行滤波的步骤，包括：获取无标注的第二图像数据各像素点的像素值和像素点的像素坐标；依据像素点的像素值、像素坐标、像素点的相邻像素点的像素值，对像素点的像素值进行滤波，以确定滤波后的无标注的第二图像数据，其中，所述滤波后的无标注的第二图像数据依据以下公式确定： ，其中，L表示滤波后的无标注的第二图像数据中的像素总数，表示像素坐标为位置的像素点的像素值，表示拉普拉斯函数，是拉普拉斯函数的方向参数，是与位置的像素点相邻的坐标为的相邻像素点的像素值，Q表示线性滤波函数，表示线性滤波因子参数，，是平滑因子参数，且满足，表示滤波后的无标注的第二图像数据。

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百度查询： 安徽医科大学第一附属医院 基于半监督学习的胃肠影像重建方法、装置及电子设备