跨模态核磁共振图像的分割方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术涉及提供一种跨模态核磁共振图像的分割方法、系统、设备和介质。方法包括：获取核磁共振图像以及先验概率；将核磁共振图像映射到梯度图域，对梯度域图像增广处理；将增广处理后的图像和梯度域图像进行预设次数的迭代处理，得到分割结果并更新先验概率；将增广处理后的图像和映射处理后的图像输入至核磁共振分割模型，得到初始分割结果；根据初始分割结果和先验概率得到伪标签，计算初始分割结果与伪标签的遮罩交叉熵损失；根据遮罩交叉熵损失更新核磁共振分割模型的参数，根据伪标签更新先验概率；基于更新后先验概率，对迭代后的初始分割结果加权处理，得到核磁共振图像的分割结果。有效提升了模型的分割准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像分割领域，特别涉及一种跨模态核磁共振图像的分割方法、系统、设备及介质。

技术介绍

1、核磁共振图像分割在医疗图像分析以及计算机视觉任务中有着至关重要的应用。其中，核磁共振图像分割广泛应用在包括心肌坏死分割、脑部肿瘤分割以及前列腺组织分割等领域，目前的图像分割方法主要探索了单模态全监督分割、多模态全监督分割以及跨模态分割等问题。但因为实际场景下同时获取同一病人在同一视角下对齐的不同模态核磁共振图像是十分困难且昂贵的，致使不同模态之间存在域偏移，导致使用训练好的模型，对新的目标图像处理时，处理结果不准确的问题。因此，需要提供一种跨模态核磁共振图像的分割方法、系统、设备及介质。

技术实现思路

1、本专利技术提供一种跨模态核磁共振图像的分割方法、系统、设备及介质。以解决现有技术中跨模态核磁共振图像上由于存在域偏移情况，导致模型在处理目标模态时，分割效果差的问题。

2、本专利技术提供的一种跨模态核磁共振图像的分割方法，包括：获取核磁共振图像以及先验概率；其中，所述先验概率为训练核磁共振分割本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种跨模态核磁共振图像的分割方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的跨模态核磁共振图像的分割方法，其特征在于，所述核磁共振分割模型为预先训练完成，所述核磁共振分割模型的训练过程包括：

3.根据权利要求1所述的跨模态核磁共振图像的分割方法，其特征在于，所述将增广处理后的图像和梯度域图像输入至核磁共振分割模型，得到初始分割结果，包括：

4.根据权利要求3所述的跨模态核磁共振图像的分割方法，其特征在于，所述将增广处理后的图像和梯度域图像输入至核磁共振分割模型，得到初始分割结果，还包括：计算所述第一分割结果和所述第二分割结果的差异度，得到...

【技术特征摘要】

1.一种跨模态核磁共振图像的分割方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的跨模态核磁共振图像的分割方法，其特征在于，所述核磁共振分割模型为预先训练完成，所述核磁共振分割模型的训练过程包括：

3.根据权利要求1所述的跨模态核磁共振图像的分割方法，其特征在于，所述将增广处理后的图像和梯度域图像输入至核磁共振分割模型，得到初始分割结果，包括：

4.根据权利要求3所述的跨模态核磁共振图像的分割方法，其特征在于，所述将增广处理后的图像和梯度域图像输入至核磁共振分割模型，得到初始分割结果，还包括：计算所述第一分割结果和所述第二分割结果的差异度，得到一致性损失，所述根据所述遮罩交叉熵损失更新核磁共振分割模型的参数，包括：

5.根据权利要求1所述的跨模态核磁共振图像的分割方法，其特征在于，所述根据初始分割结果和先验概率得到伪标签，并计算初始分割结果与伪标签的遮罩交叉熵损失，包括：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：何旭明，李炳楠，郜之桐，
申请(专利权)人：上海科技大学，
类型：发明
国别省市：