【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学图像分割技术，具体涉及一种基于域不变对比学习的视网膜跨模态分割方法及装置。
技术介绍
1、在医学图像分割领域，深度学习技术已经取得了显著的进展。尽管如此，在应用这些技术处理光学相干断层扫描(oct)图像时，仍面临一系列挑战。特别是在跨模态学习——即将从一个模态(如彩色眼底摄影，cfp)学到的知识应用到另一个模态(如oct)——的情境中，现有的深度学习方法在适应新模态时的表现仍有待提高。
2、当前存在的方法，如tzeng等人提出的域对抗网络(dann)，以及ganin等人进一步发展的对抗性示例生成技术，虽然在一定程度上解决了域适应的问题，但在处理医学图像，特别是oct图像时的具体挑战上，效果仍有限。这些方法主要集中在特征层面的适应，而没有充分利用医学图像本身的空间信息和上下文信息。
3、此外，现有技术在处理跨模态数据时往往需要大量标注数据，这在实际应用中是一个显著的限制，因为获取大量高质量的医学图像标注既费时又昂贵。如zhang等人提出的半监督学习方法虽然尝试减少对标注数据的依赖，但在跨模态学习的...
【技术保护点】
1.一种视网膜跨模态分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的视网膜跨模态分割方法，其特征在于，经过域不变对比学习进行训练，具体步骤包括：
3.根据权利要求2所述的视网膜跨模态分割方法，其特征在于，域不变对比学习的损失函数包括：源域到目标域的损失和目标域到源域的损失：
4.根据权利要求2所述的视网膜跨模态分割方法，其特征在于，经过不确定性感知自集成均师框架进行训练，具体步骤包括：
5.根据权利要求4所述的视网膜跨模态分割方法，其特征在于，监督学习损失的损失函数包括：源域数据的预测标签与真实标签的DF损...
【技术特征摘要】
1.一种视网膜跨模态分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的视网膜跨模态分割方法，其特征在于，经过域不变对比学习进行训练，具体步骤包括：
3.根据权利要求2所述的视网膜跨模态分割方法，其特征在于，域不变对比学习的损失函数包括：源域到目标域的损失和目标域到源域的损失：
4.根据权利要求2所述的视网膜跨模态分割方法，其特征在于，经过不确定性感知自集成均师框架进行训练，具体步骤包括：
5.根据权利要求4所述的视网膜跨模态分割方法，其特征在于，监督学习损失的损失函数包括：源域数据的预测标签与真实标签的df损失换人目标域上有标签的数据的预测标签与真实标签的df损失：
6.根据权利要求2所述的视网膜跨模态分割方法，其特征在于，经过不确定性感知自集成均师框架进行训练，具体...
【专利技术属性】
技术研发人员：李响，方慧卉，许言午，
申请(专利权)人：人工智能与数字经济广东省实验室广州，
类型：发明
国别省市：
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