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公开(公告)号：CN118537553A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410625435.9
申请日：2024-05-20
Applicant: 南京大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/96
Abstract: 本发明涉及多任务学习提升小样本医学图像分割方法，包括：获取待分割医学图像，将分割医学图像输入神经网络模型，获取分割后的医学图像；其中，神经网络模型利用训练集训练获得，训练集包括支持集和查询集；神经网络模型在训练过程中添加1类1样例策略作为额外的分类任务，神经网络模型基于FS‑C模块进行图像的目标分类，并引入分类损失，减少易分类样本的权重，神经网络模型通过遮蔽平均池化模块为图像中的像素分配分割标签，并获取分割损失。本发明高深度神经网络在稀缺训练数据情况下的性能。
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