公开(公告)号：CN118134951A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410436435.4

申请日：2024-04-11

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 李颖 ,  郭宏旭 ,  王贤哲 ,  王灵月 ,  何益人 ,  林坤强

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/094 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明提供了一种基于半监督学习的心脏MRI图像分割模型训练方法，包括以下步骤：S1、采集心脏MRI图像，为心脏MRI图像添加标注信息，生成标记图像；S2、通过生成对抗网络对心脏MRI图像进行数据扩充，生成未标记图像；S3、使用标记图像和未标记图像以半监督方式进行模型训练，生成心脏MRI图像分割模型。本发明有益效果：通过引入光滑函数减少生成图像与真实图像之间的差异，优化了生成图像的质量，结合自适应损失函数动态调整损失权重，有效指导生成器产生高质量图像，同时减少训练过程中的模式坍塌问题，通过结合一致性正则化和伪标签进行半监督训练，减少了深度学习模型训练对有标签数据的需求压力，提高了模型的学习效率和分割精度。