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本发明提供了基于Boosting‑Unet分割网络的医学影像分割方法,该方法通过将总分割网络的训练划分为m个子分割网络的训练,训练第k个子分割网络时,继承了第k‑1个子分割网络的卷积核参数,这样大大减少了每一次训练的卷积核参数数量,提高网络的学习能力和噪声、影像模糊的抵抗力,另外设置多个子分割网络提高了网络的效率,又实现对影像数据特征深度地提取,对影像数据的精细分割,以此提高总分割网络对影像数据特征的学习能力,增强对噪声扰动信息的鲁棒性,进一步提高图像分割的性能。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 114596319 B
(45)授权公告日 2022.07.26
(21)申请号 202210502143.7 CN 113570627 A,2021.10.29
(22)申请日 20
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