基于曼巴网络改进域自适应框架的跨模态医学图像分割方法及系统

    公开(公告)号:CN119295496A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411845898.2

    申请日:2024-12-16

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了基于曼巴网络改进域自适应框架的跨模态医学图像分割方法及系统,涉及图像处理领域,其中方法包括:S1.对预先获取的跨模态医学图像数据集进行预处理,并构成源域数据集和目标域数据集;S2.搭建使用曼巴网络改进的域自适应框架,改进域自适应框架包括:生成网络和分割网络;生成网络包括生成器和第一鉴别器,用于基于带标签的源域数据集生成翻译图像;分割网络包含分割器和第二鉴别器;S3.端到端地训练改进域自适应框架,得到分割网络;S4.使用分割网络预测目标域数据集的图像分割结果。本发明能够更好地适配源域和目标域,实现域自适应,并提高在无标签目标域图像上的测试精度。

    基于曼巴网络改进域自适应框架的跨模态医学图像分割方法及系统

    公开(公告)号:CN119295496B

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202411845898.2

    申请日:2024-12-16

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了基于曼巴网络改进域自适应框架的跨模态医学图像分割方法及系统,涉及图像处理领域,其中方法包括:S1.对预先获取的跨模态医学图像数据集进行预处理,并构成源域数据集和目标域数据集;S2.搭建使用曼巴网络改进的域自适应框架,改进域自适应框架包括:生成网络和分割网络;生成网络包括生成器和第一鉴别器,用于基于带标签的源域数据集生成翻译图像;分割网络包含分割器和第二鉴别器;S3.端到端地训练改进域自适应框架,得到分割网络;S4.使用分割网络预测目标域数据集的图像分割结果。本发明能够更好地适配源域和目标域,实现域自适应,并提高在无标签目标域图像上的测试精度。

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