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一种基于弱监督学习的超高分辨率医学图像分割方法
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本发明提出了一种基于弱监督学习的超高分辨率医学图像分割方法。通过使用弱监督这一深度学习技术，可以在只有图像级别的弱标签信息的情况下，获得一个较为理想的分割效果。除此之外，本发明不仅考虑了标注信息的强弱问题，还关注到针对超高分辨率医学图像训练流程方法的改良问题，主要在医学图像数据集的前处理和模型预测时的后处理阶段提出几项改进，弥补了现有技术中模型训练流程存在的缺陷。
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专利基本信息 ：
专利类型： 发明申请
申请(专利)号： CN202310231039.3
申请日期： 2023-03-13
公开(公告)日： 2023-06-06
公开(公告)号： CN116228795A
申请(专利权)： 北京工业大学
法律状态： 实质审查
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