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基于生成对抗网络的脑瘤分割数据增强方法

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本发明涉及脑瘤图像处理技术领域，具体公开了一种基于生成对抗网络的脑瘤分割数据增强方法，该方法构建了图像到图像转换框架——TumorGAN网络架构(包括生成器、全局判别器和局部判别器)，该网络架构可以从n个真实数据对(带分割标签的多模态脑瘤图片集)中合成n2‑n个虚拟图像对，并通过训练得到数据增强模型，保证数据增强模型所合成图像的质量和真实性；基于语义标签提供的注意力区域，在生成器中增加了区域感知损失函数和区域损失函数，帮助训练具有真实性的图像到图像翻译模型，能够保留图像细节，并提高模型的泛化性能；应用局部判别器，与全局判别器配合使用，可提高判别效率，并帮助模型生成具有更真实纹理细节的医学图像对。

著录项

公开/公告号CN111833359B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-07-12

原文格式PDF
申请/专利权人中国海洋大学;
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申请/专利号CN202010667811.2
发明设计人俞智斌;李青芸;
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申请日2020-07-13
分类号G06T7/11;G06T5/50;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06V10/774;G06V10/82;
代理机构重庆敏创专利代理事务所(普通合伙);
代理人陈千
地址 266104 山东省青岛市崂山区松岭路238号
入库时间 2022-09-06 00:34:47

法律信息

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2022-07-12

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1. 基于生成对抗网络的脑瘤分割数据增强方法 [P] . 中国专利： CN111833359B . 2022.07.12
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