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公开(公告)号：CN118898623B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411390028.0
申请日：2024-10-08
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型微调的缺血性脑卒中医学影像分割方法，包括获取现有的缺血性脑卒中的医学影像并预处理构建训练数据集；构建包括图像对称处理网络、图像编码网络、图像嵌入网络和图像分割网络的缺血性脑卒中医学影像分割初级模型并训练得到缺血性脑卒中医学影像分割模型；获取实际的缺血性脑卒中医学影像并输入缺血性脑卒中医学影像分割模型完成实际的缺血性脑卒中医学影像的分割。本发明还公开了一种包括所述基于大模型微调的缺血性脑卒中医学影像分割方法的成像方法。基于图像对称处理网络的构建和处理生成对称数据，并基于对称数据和构建的图像嵌入网络和图像分割网络，最终不仅实现了缺血性脑卒中医学影像的分割，而且分割的可靠性更高，精确性更好。
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公开(公告)号：CN118898623A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411390028.0
申请日：2024-10-08
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型微调的缺血性脑卒中医学影像分割方法，包括获取现有的缺血性脑卒中的医学影像并预处理构建训练数据集；构建包括图像对称处理网络、图像编码网络、图像嵌入网络和图像分割网络的缺血性脑卒中医学影像分割初级模型并训练得到缺血性脑卒中医学影像分割模型；获取实际的缺血性脑卒中医学影像并输入缺血性脑卒中医学影像分割模型完成实际的缺血性脑卒中医学影像的分割。本发明还公开了一种包括所述基于大模型微调的缺血性脑卒中医学影像分割方法的成像方法。基于图像对称处理网络的构建和处理生成对称数据，并基于对称数据和构建的图像嵌入网络和图像分割网络，最终不仅实现了缺血性脑卒中医学影像的分割，而且分割的可靠性更高，精确性更好。
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