一种基于自动数据增广的医学图像分割方法
基本信息
| 申请号 | CN202210395449.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114693935A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114693935A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06V10/26（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06T7/10（2017.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 刘敏;刘庆浩;何文轩;丁仁杰;王耀南 | 申请（专利权）人 | 湖南大学 |
| 代理机构 | 长沙惟盛赟鼎知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 410012湖南省长沙市岳麓区麓山南路麓山门 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于自动数据增广的医学图像分割方法，包括：S1、将原始训练集按照设定比例随机划分为训练集和验证集；S2、构建数据增广搜索空间，得到采样子策略；S3、将采样子策略在训练集上进行训练，在每次迭代中，通过随机梯度下降更新网络权重，将更新后的网络权重用来计算验证集损失，通过近端迭代更新策略参数，当验证集损失最小时，得到数据增广子策略；S4、在重训练阶段，将数据增广子策略应用在原始训练集上进行数据增广，在增广后的训练集上进行训练，获得最优的网络权重，采用该网络权重进行推理，得到目标区域。本发明采用的算法在基本网络架构下实现了先进的性能，该算法的搜索策略的效率至少提高了一个数量级。 |
