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公开(公告)号：CN118710653A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410878175.6
申请日：2024-07-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于提示学习的模态增量MRI脑肿瘤图像分割系统，它属于深度学习技术领域。本发明解决了由于现有方法存在信息的灾难性遗忘以及不能充分利用多模态MRI影像之间的数据相关性，导致脑肿瘤图像分割的准确率低的问题。本发明设计了基于提示学习的模态特征提取器模块和基于双重知识蒸馏的分割网络模型，将患者脑部在不同成像方式下的MRI图像作为每一阶段的输入，模态特征提取器结构让分割网络模型能够学习当前模态的结构特征并在预测其他模态时为分割网络模型提供辅助，因而充分利用了多模态MRI影像之间的数据相关性，采用双重知识蒸馏损失避免了分割网络模型在模态增量持续学习过程中遇到的灾难性遗忘问题。本发明方法可以应用于MRI脑肿瘤图像分割。
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