一种提高口腔鳞癌癌变区域分割模型鲁棒性的方法

    公开(公告)号:CN116664593A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310559459.4

    申请日:2023-05-18

    Abstract: 本发明公开了一种提高口腔鳞癌癌变区域分割模型鲁棒性的方法,涉及医学图像分析技术领域,旨在解决现有技术中不同医院的图像分割鲁棒性差、计算成本高、使用不便的问题,采用的技术方案是,获取图像块数据;使用添加了高斯特征增强模块和领域自适应模块的分割网络模型对图像进行分割。通过添加高斯噪声进行增强,增加了数据的多样性,提高了模型的鲁棒性,还可以增加特征空间源域数据的多样性;添加邻域自适应模块,不可见的数据上进行预测时,关注与相似源域的特征,有效提升模型的分割性能,更好适应在临床上的不可见数据,进一步提高了模型的鲁棒性,还提升了模型在目标域的自适应能力;网络设计简洁,拥有更低的计算成本且更易于实现。

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