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一种基于领域自适应的多域医学图像分割方法

发布时间: 2023-11-09

来源: 试点城市（园区）

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
本发明公开了一种基于领域自适应的多域医学图像分割方法。该方法包括：以设定的损失函数为目标训练变分自编码器，以提取不同域的隐空间编码和对应域的风格向量，其中，该变分自编码器包括编码器和解码器；对于待处理图像，利用所述变分自编码器推断域信息并提取域风格向量，将图像的隐空间编码减去相应域的风格向量，获得去风格化的隐空间编码；将所述去风格化的隐空间编码输入至所述解码器，重建出统一风格的图像；将所述统一风格的图像输入到经训练的分割网络，获得分割结果。本发明消除了多域数据之间的域鸿沟，并增加了训练分割网络的数据量，提升了图像分割精度。
成果亮点
1.一种基于领域自适应的多域医学图像分割方法，包括以下步骤： 步骤S1：以设定的损失函数为目标训练变分自编码器，以提取不同域的隐空间编码和对应域的风格向量，其中，该变分自编码器包括编码器和解码器； 步骤S2：对于待处理图像，利用所述变分自编码器推断域信息并提取域风格向量，将图像的隐空间编码减去相应域的风格向量，获得去风格化的隐空间编码； 步骤S3：将所述去风格化的隐空间编码输入至所述解码器，重建出统一风格的图像； 步骤S4：将所述统一风格的图像输入到经训练的分割网络，获得分割结果。
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AC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
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