基于弱监督涂鸦标注的子宫内膜癌MR图像子宫分割方法技术

本发明专利技术涉及一种基于弱监督涂鸦标注的子宫内膜癌MR图像子宫分割方法，动态混合由双分支网络输出的两幅预测图生成伪标签图像，扩大监督信号的同时促进相互监督训练；涂鸦标签中的子宫涂鸦与原始图像离线生成指数测地线距离图，有效捕捉边缘信息；本发明专利技术还使用了有利于分割任务的输入旋转扰动，适应位置和角度多变的子宫区域。本发明专利技术方法在缩减标注人员和时间成本，减少医生经验差异对标注影响的前提下，实现子宫内膜癌MR图像上较精确的子宫区域分割。提高了子宫区域的分割性能，避免了需要大量训练样本的缺点，更有利于分割MR图像中形态变化各异的子宫区域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种医学图像处理技术，特别涉及一种基于弱监督涂鸦标注的子宫内膜癌mr图像子宫分割方法。

技术介绍

1、子宫内膜癌是女性生殖系统的恶性肿瘤，据统计，其发病率在中国占据妇科肿瘤的第二位，而且呈逐年升高的趋势。磁共振成像(mri，magnetic resonance imaging)是一种重要且无创的子宫内膜癌影像学检查方法，而从内膜癌患者的mr图像上分割出子宫具有重要意义。子宫内膜癌的计算机辅助诊断需要首先在图像上人工勾画出子宫区域(详见专利202011266244.6)，而医生手动勾画依赖于医生经验、存在费时费力且受主观差异影响较大的缺点。mr图像子宫自动分割可以为后续的内膜癌术前分期评估、手术方案制定、预测术后等提供帮助和参考。所以基于计算机图像处理的子宫自动分割技术对辅助医生诊疗具有重要意义。

2、目前子宫自动分割技术主要分为传统分割方法与深度学习的方法。传统分割方法大多基于图像的低级特征进行设计，难以捕捉高级特征和复杂内容，同时每个步骤独立，缺乏全局的优化方法。而子宫的形状、大小各异，所以传统的子宫分割方法效果不佳。例如，石慧本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于弱监督涂鸦标注的子宫内膜癌MR图像子宫分割方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于弱监督涂鸦标注的子宫内膜癌mr图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：应捷，黄伟，景鑫，杨海马，
申请(专利权)人：上海理工大学，
类型：发明
国别省市：