CN118710665B 一种基于对比引导扩散模型的半监督mri脑肿瘤分割方法 （重庆理工大学）_第1页
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一种基于对比引导扩散模型的半监督MRI脑本发明提出了一种基于对比引导扩散模型的半监督MRI脑肿瘤分割方法，属于图像分割领在步骤S5中，仅用少量标记数据进行训练和验传统深度学习分割方法过度依赖大量标记数据2对比引导扩散模型的半监督医学病灶图像分割框架，分为两个阶段组成，(所述步骤S4，构建一种新的结构相似性对比损失函数，使用SSIM代替2.根据权利要求1所述的一种基于对比引导扩散模4.根据权利要求1所述的一种基于对比引导34[0001]本发明涉及医学图像处理技术领域，设计一种基于对比引导扩散模型的半监督[0002]脑肿瘤研究在临床和社会层面具有重要意义。据《柳叶刀究脑肿瘤的诊断和治疗方法对于降低死亡率和提高患者生存质量对基于深度学习的脑肿瘤图像分割算法提出了严5[0007]针对现有技术中的缺陷，本发明提供了一种基于对比引导扩散模型的半监督MRI脑肿瘤分割方法，该方法能够在仅使用少量的标记数据的情况下进行MRI脑肿瘤分割模型[0014]进一步，在步骤S1的实验中，使用了BraTS2018数据集，TheMultimodalBrain在下采样和上采样中分别加入了空间注意力机制(SpartialAttentionModule,SAM)，使6[0020]进一步，所述步骤S5中对基于对比引导扩散模型的半监督MRI脑肿瘤分割框架进[0021]对基于对比引导扩散模型的半监督MRI脑肿瘤分割框架进行训练与验证，数据集t＝1-βt是给7[0033]在生成模型中，对数似然通常不易直接计算，我们可以最大化ELBO(Evidence[0039]对比引导扩散模型的半监督医学病灶图像分割框架如图2所示，分为两个阶段组过标签和伪标签计算最小外接矩形的遮挡策略，得到配对的病灶图像和健康图像数据对。这些数据随后用于辅助分割模型的训练，以提升模型在健康与病变组织边界的识别能力。入中。以U-net作为去噪网络，并且在下采样和上采样中分别加入了空间注意力机制(SpartialAttentionModule,SAM)，使得网络在全局范围内自适应地关注图像中的病灶89[0058]Hausdorff距离用于度量两个集合之间的相似性或差异性，尤其在形状比较和图[0064]从表1的数据可以看出，当模型中加入配对的病灶图像与健康图像数据对作为条外，在此基础上进一步加入伪标签进行再训练，模型的Dice系数进一步提升至0.8173，型的分割性能，验证了本发明基于对比引导扩散模型的半监

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