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文档简介
基于半监督学习的图像分割模型的训练方本申请公开了一种基于半监督学习的图像第一训练样本集及初始教师模型确定第二训练根据初始教师模型在无标注数据集的预测标注标注数据集上的性能表现优化参数以生成更好2基于第一训练样本集以及初始教师模型确定第二训练样本集,基于所述第二训练样本集、候选学生模型、所述初始教师模型及损失函数,并基于所述损失函数优化所述初始教师模型的模型参数以得到候选教师模型,将所述候选教师模型作为初始教师模型,将所述候选学生模型作基于第三训练样本集以及所述候选学生模型确定第一损失基于第三训练样本集以及所述初始教师模型确定第二损失分别对所述第二训练样本集中的各第二训练图像以及各自对应的第二预测标注进行将各数据变换后的第二训练图像输入所述初始教师模型,通过所采用第四训练样本集训练预设网络模型得到预训练教师模型,其中采用第五训练样本集训练所述预训练教师模型以得到初始教师模型述基于第一训练样本集以及初始教师模型确定第二训练样本对于第一训练样本集中的每个第一训练图像,将该第一训练图像输入所将每个第一训练图像和其对应的第一预测标注作为一训3第三训练样本集确定损失函数,并基于所述损失函数优化所述初始教师模型的模型参数,基于第三训练样本集以及所述候选学生模型确定第一损失基于第三训练样本集以及所述初始教师模型确定第二损失分别对所述第二训练样本集中的各第二训练图像以及各自对应的第二预测标注进行将各数据变换后的第二训练图像输入所述初始教师模型,通过所将待分割的医学图像输入所述图像分割模型;通过所述图像分割模7.一种计算机可读存储介质,其特征在于意一项所述的基于半监督学习的图像分割模型的45[0022]分别对所述第二训练样本集中的各第二训练图像以及各自对应的第二预测标注[0026]本申请实施例第二方面提供了了一种基于半监督学习的图像分割模型的训练装[0027]第一优化模块,用于基于第一训练样本集以及初始教师模型确定第二训练样本6的基于半监督学习的图像分割模型的训练方法训练得到的图像分割模型;所述的方法包现如上任一所述的基于半监督学习的图像分割模型的训练方[0035]所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上任一所述的基于半监督学习的练样本集,并基于所述第二训练样本集优化初始学生模型的模型参数以得到候选学生模损失函数,并基于所述损失函数优化所述初始教师模型的模型参数以得到候选教师模型;[0040]图3为本申请提供的基于半监督学习的图像分割模型的训练方法中的预设网络模78标注的训练图像和部分未携带标注的训练图像的训练样本集预训练得到。MRI图像等。本实施例采用携带有真实标注和未携带真实标注的第五训练样本集训练学生[0059]第四训练样本集包括3000个训练批,每个训练批包括4个携带有真实标注的训练直至训练完第3000个批次以得到预训练[0060]第五训练样本包括6000个训练批,每个训练批包括2个携带有真实标注的训练医学图像和4个携带有真实标注的训练医学图像。在基于第五训练样本集训练预训练教师模9T)表示携带真实标注的训练图像通过预设网络模型得到的预测标注,θT表示训练预图像通过编码模块后通道数变为原来的2倍,编码模块输出的输入图像经过最大池化层下码模块与编码模块结构相同,编码器输出的特征图通过上采样层放大2倍后与通过跳跃连S)表示通过初始学生模型预测得到的S表示优化前的初始学生模型的模型参数。三训练样本集,再从该数据集中选取若干携带真实标注的训练图像形成第四训练样本集,训练样本集中的训练图像与第四训练样本集中的训练图像述初始教师模型以及第三训练样本集确定损失函对应的真实标注以及第三预测标注确定第一损失项。[0080]候选学生模型在有标注数据中的分割性能会好于优化前的初始学生模型以达到而且计算梯度需要将初始学生模型的整个训练过程展开,这样会影响S的一步梯度更新近似等于",即:其中,ηS是初始学生模型训练的学习率,这样可以提高梯度的运算效率。可以理解的的预测标注,θS表示优化前的初始学生模型的模型参数,ηS表示初始学生模[0093]由于,仅与预测标注与初始教师模型的模型参数θT相关,从而使用T)表示初始教师模型输出的预测标注。[0101]分别对所述第二训练样本集中的各第二训练图像以及各自对应的第二预测标注第一训练样本集以及初始教师模型确定第二训练样本集的步骤和优化初始教师模型的模机选取固定大小的patch作为训练图像。此外,本实施例中的真实标注可以为真实分割区训练样本集优化初始学生模型的模型参数以得到候选学生模型;基于所述第二训练样本教师模型根据已优化的初始学生模型在有标注数据集上的性能表现优化参数以生成更好[0115]第一优化模块100,用于基于第一训练样本集以及初始教师模型确定第二训练样像尺寸再进行灰度标准化处理,并将灰度标准化处理后的医学图像输入所述图像分割模硬盘、只读存储器(Read_OnlyMemory,ROM
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