科创中国
一种基于模型框架的半监督学习方法及装置
发布时间: 2023-09-08
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
物理
成果介绍
本发明涉及一种基于模型框架的半监督学习方法及装置。该方法及装置包括：设置网络整体框架,网络整体框架包含学生模型、教师模型、投影器网络以及输出层网络；将医学图像输入至学生模型、教师模型，将学生模型、教师模型的输出经过投影器网络得到投影特征表示；将投影特征表示输入至输出层网络，得到学生模型、教师模型的最终分割结果；设计网络损失函数，使用网络损失函数对网络整体框架进行训练。本发明结合Mean‑Teacher模型将对比学习作为损失函数添加到教师‑学生模型之中，进一步增加一致性学习的准确性，进而提高分割准确性能，本发明最终获得更精确的分割结果。
成果亮点
权利要求
1.一种基于模型框架的半监督学习方法，其特征在于，包括以下步骤：
S101:设置网络整体框架,网络整体框架包含学生模型、教师模型、投影器网络以及输出层网络；
S102:将医学图像输入至学生模型、教师模型，将学生模型、教师模型的输出经过投影器网络得到投影特征表示；
S103:将投影特征表示输入至输出层网络，得到学生模型、教师模型的最终分割结果；
S104:设计网络损失函数，使用网络损失函数对网络整体框架进行训练。
2.根据权利要求1所述的基于模型框架的半监督学习方法，其特征在于，学生模型和教师模型均采用V-Net作为主干网络，网络编码器和解码器分别包含4个卷积-池化层，卷积层的卷积核为3x3x3，池化层的卷积核为2x2x2，输出通道分别为16、32、64、128、128、64、32、16，激活函数使用ReLU。
3.根据权利要求1所述的基于模型框架的半监督学习方法，其特征在于，投影器网络包含两个卷积层，第一个卷积层的输出通道为16，第二个卷积层的输出通道为8，卷积核大小均为3x3x3。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
产业化落地方案
下载app