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公开（公告）号CN122949330A | 申请号CN202611443359.5 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人杭州电子科技大学 |
分类号G06V10/82(2022.01), G06V10/774(2022.01), G06V10/26(2022.01), G06V10/75(2022.01), G06V10/764(2022.01), G06N3/084(2023.01), G06N3/098(2023.01) | 申请日2026-09-17 | 公开日2026-10-20 |
发布日期2026-10-20 | 文档 ID84597872782200000 | 源数据页码781 |
专利语言zh | ||
本发明提供一种基于质量感知伪标签与存在性校准的医学图像分割模型训练方法与装置、医学图像分割方法与装置。该模型训练方法包括：获取训练样本集并输入待训练的医学图像分割模型，得到预测结果；基于预测结果和样本标签构建匹配代价并通过采用匈牙利算法解算得到各训练样本的最优匹配关系，属于该最优匹配关系的查询向量确定为匹配查询向量，不属于该最优匹配关系的查询向量确定为未匹配查询向量；构建各匹配查询向量对应的质量感知的查询级软标签，据此计算由正样本软监督损失与负样本焦点损失的和值形成的查询级监督损失；计算存在性监督损失并基于质量感知的查询级监督损失与存在性监督损失构建联合训练损失并更新模型参数。
附图 1