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一种基于质量感知伪标签与存在性校准的医学图像分割模型训练方法与装置、医学图像分割方法与装置
发明专利未知
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§ Ⅰ
卷宗概要
IPC 分类
G06V 10/82 (2022.01)G06V 10/774 (2022.01)G06V 10/26 (2022.01)G06V 10/75 (2022.01)G06V 10/764 (2022.01)G06N 3/084 (2023.01)G06N 3/098 (2023.01)
本发明提供一种基于质量感知伪标签与存在性校准的医学图像分割模型训练方法与装置、医学图像分割方法与装置。该模型训练方法包括:获取训练样本集并输入待训练的医学图像分割模型,得到预测结果;基于预测结果和样本标签构建匹配代价并通过采用匈牙利算法解算得到各训练样本的最优匹配关系,属于该最优匹配关系的查询向量确定为匹配查询向量,不属于该最优匹配关系的查询向量确定为未匹配查询向量;构建各匹配查询向量对应的质量感知的查询级软标签,据此计算由正样本软监督损失与负样本焦点损失的和值形成的查询级监督损失;计算存在性监督损失并基于质量感知的查询级监督损失与存在性监督损失构建联合训练损失并更新模型参数。