【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能，具体涉及一种基于多模态扩散模型的抗差异医学图像分割方法。
技术介绍
1、医学图像分割是诊断疾病和评估肿瘤边界的重要工具。目前，基于深度学习的医学图像分割方法常常融合语言模态来提升分割的准确性。然而，这些方法只依赖于单一评估者对多模态数据的解读，这会带来个体评估者的偏见问题。在临床实际中，通常会采用多个评估者共同进行图像分割，以减少由个人偏好所引入的偏见，从而降低个体差异的影响。虽然多评估者学习策略在减少分割错误方面具有潜力，但由于评估者之间以及评估者自身的不一致性，这种方法在多模态医学图像分割领域中没有得到应用。评估者之间的诊断水平和经验的不同会导致评估者间的差异，而同一评估者在不同时间对同一图像区域进行分割时，也会出现内部差异。
技术实现思路
1、为克服现有技术不足，本专利技术提出一种基于多模态扩散模型的抗差异医学图像分割方法。实现了医学图像中的病灶分割。具体的步骤如下：
2、步骤1、实验数据的预处理，对采集到的医学影像数据进行预处理；
3...
【技术保护点】
1.一种基于多模态扩散模型的抗差异医学图像分割方法，其特征在于包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种跨模态跨域通用人脸伪造定位方法，其特征在于所述步骤2包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于多模态扩散模型的抗差异医学图像分割方法，其特征在于步骤2.5具体实现如下：
4.根据权利要求2所述的一种基于多模态扩散模型的抗差异医学图像分割方法，其特征在于步骤2.6具体实现如下：
5.根据权利要求1所述的一种跨模态跨域通用人脸伪造定位方法，其特征在于所述步骤3包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态扩散模型的抗差异医学图像分割方法，其特征在于包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种跨模态跨域通用人脸伪造定位方法，其特征在于所述步骤2包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于多模态扩散模型的抗差异医学图像分割方法，其特征在于步骤2.5具体实现如下：
4...
【专利技术属性】
技术研发人员：王浩宇，
申请(专利权)人：中国科学技术大学先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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