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公开(公告)号:CN119295495A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411836852.4
申请日:2024-12-13
Applicant: 吉林大学第一医院
IPC: G06T7/11 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种跨模态医学图像分割方法及系统,包括:对模态A图像集中的图像进行像素级标注,并将模态A图像集上得到的像素级标签根据模态B图像集的图像分辨率进行调整;对调整后的像素级标签进行划分,将干净标签图像和噪声标签图像进行混合学习训练,优化图像分割模型;对模态A图像进行自动分割;基于得到的像素级分割结果,自动生成相应的分割边界框;将边界框调整至模态B图像的分辨率;基于调整后的边界框得到的模态B图像上的像素级分割结果,判断所标注的边界框是否为冗余,对经过冗余判断的边界框进行位置调整,得到调整后的分割图像。本发明提高了跨模态分割的效率和准确度,能够有效的跨模态分割的应用性。