杭州电子科技大学王帅获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于注释和预测一致性的半监督分割方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN117036285B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202311005204.X,技术领域涉及:G06T7/00;该发明授权一种基于注释和预测一致性的半监督分割方法是由王帅;翁腾缙;颜成钢;黄星儒;高宇涵;王健博;何帆;于姗姗;周振;沈洋设计研发完成,并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于注释和预测一致性的半监督分割方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于注释和预测一致性的半监督分割方法,首先获取具有模糊分割目标的图像样本数据集,对数据集进行数据预处理;然后构建并训练注释和预测一致性模型;最后将测试集图像信息输入训练完毕的注释和预测一致性模型,输出得到与输入图像信息相对应的分割掩膜。本发明将多注释引入半监督分割,通过多个注释的多样性和互补性,提取对象边界的关键信息以实现准确分割。与其他仅依赖单个注释的半监督方法相比,注释和预测一致性网络在处理具有模糊边界的医学图像分割中表现出色。
本发明授权一种基于注释和预测一致性的半监督分割方法在权利要求书中公布了:1.一种基于注释和预测一致性的半监督分割方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1,获取具有模糊分割目标的图像样本数据集; 步骤2,对数据集进行数据预处理; 步骤3,构建并训练注释和预测一致性模型; 步骤4,将测试集图像信息输入训练完毕的注释和预测一致性模型,输出得到与输入图像信息相对应的分割掩膜; 步骤3具体方法如下: 注释和预测一致性模型包含K个有不同初始值的Unet架构网络,每个网络分别对应每个注释; 所述的训练注释和预测一致性模型是通过在训练时不断的迭代使得所有K个网络相互学习并对训练集的预测结果趋于一致实现的;具体是通过每次迭代时所有网络都执行一致性操作实现的; 所述的一致性操作是对训练时的每次迭代,每一个网络都随机选择另一个网络作为对比网络;在网络间采用两种不同的一致性,注释间一致性和预测间一致性,用以约束网络间相互学习且保持一致; 所述的注释间一致性通过对同一图像的多个注释执行像素级一致操作,并分离出一致像素集和不一致像素集,只使用可靠的一致像素集的信息训练网络; 所述的预测间一致性包括多注释预测一致性和未注释预测一致性:多注释预测一致性用于识别和纠正注释并细化模糊边缘注释,具体是通过将不一致像素集中的注释替换为在网络间预测为一致的伪标记像素;未注释预测一致性通过鼓励具有不同初始值的网络为同一样本产生一致的输出约束网络之间对未注释数据的预测一致性; 注释和预测一致性模型包含K个不同初始化值的Unet架构的网络;一致性操作中的注释间一致性和预测间一致性是通过训练时使用不同的损失函数实现的;具体的损失函数包括三部分:对注释间一致的像素集的交叉熵损失对注释间不一致预测间一致的交叉熵损失对未注释数据的伪监督交叉熵损失
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