【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于膨胀振幅变换的领域泛化三维医学图像分割方法，属于三维医学图像分割。
技术介绍
1、在医学图像分割领域，精准分割对于疾病诊断、手术规划及疗效评估等关键环节具有至关重要的作用。医学图像分割技术能够从复杂的图像背景中提取出关键组织结构，如器官、血管和肿瘤等，能精准定位病灶或解剖结构。可为疾病诊断、手术规划和疗效评估提供关键支持，也为医生提供直观且准确的视觉信息，进而辅助制定更为精准的治疗方案，提高治疗效果并有效减少患者痛苦。
2、当前许多研究聚焦于领域泛化(domain generalization,dg)技术，以应对医学图像中普遍存在的领域差异问题。领域泛化技术通过对抗训练、联邦学习与因果增强等创新方法，正在突破医学图像分析中的设备依赖性与数据碎片化瓶颈。领域泛化技术尝试在训练时增强模型的泛化能力，以便在不同医院、设备和患者群体等新领域上保持良好的性能。诸多现有的领域泛化方法通过对比学习、不变内容协同学习和元学习等技术，旨在提高模型在多源域条件下的表现，利用这些方法在一定程度上提高了医学图像分割的准确性和鲁棒性
3、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于膨胀振幅变换的领域泛化三维医学图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于膨胀振幅变换的领域泛化三维医学图像分割方法，其特征在于：所述步骤3中小批量扰动部分为，对输入的所述源域图像数据进行随机小批量扰动打乱，得到小批量扰动后源域图像数据，用于提高数据的随机性。
3.根据权利要求2所述的基于膨胀振幅变换的领域泛化三维医学图像分割方法，其特征在于，所述步骤3中三维图像分解部分，还包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于膨胀振幅变换的领域泛化三维医学图像分割方法，其特征在于，所述步骤3中三维风格调整部...
【技术特征摘要】
1.基于膨胀振幅变换的领域泛化三维医学图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于膨胀振幅变换的领域泛化三维医学图像分割方法，其特征在于：所述步骤3中小批量扰动部分为，对输入的所述源域图像数据进行随机小批量扰动打乱，得到小批量扰动后源域图像数据，用于提高数据的随机性。
3.根据权利要求2所述的基于膨胀振幅变换的领域泛化三维医学图像分割方法，其特征在于，所述步骤3中三维图像分解部分，还包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于膨胀振幅变换的领域泛化三维医学图像分割方法，其特征在于，所述步骤3中三维风格调整部分，还包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于膨胀振幅变换的领域泛化三维医学图像分割方法，其特征在于，所述步骤3中三维图像合成部分，还包括以下步骤：
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