基于Boosting-Unet分割网络的医学影像分割方法
公开
摘要
本发明提供了基于Boosting‑Unet分割网络的医学影像分割方法，该方法通过将总分割网络的训练划分为m个子分割网络的训练，训练第k个子分割网络时，继承了第k‑1个子分割网络的卷积核参数，这样大大减少了每一次训练的卷积核参数数量，提高网络的学习能力和噪声、影像模糊的抵抗力，另外设置多个子分割网络提高了网络的效率，又实现对影像数据特征深度地提取，对影像数据的精细分割，以此提高总分割网络对影像数据特征的学习能力，增强对噪声扰动信息的鲁棒性，进一步提高图像分割的性能。
基本信息
专利标题 ：
基于Boosting-Unet分割网络的医学影像分割方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114596319A
申请号 ：
CN202210502143.7
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-05-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
叶颀温利辉陈家炜方驰华
申请人 ：
华南师范大学
申请人地址 ：
广东省广州市天河区中山大道西55号
代理机构 ：
广州粤高专利商标代理有限公司
代理人 ：
禹小明
优先权 ：
CN202210502143.7
主分类号 ：
G06T7/10
IPC分类号 ：
G06T7/10 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割；边缘检测
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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