面向心脏MRI分割的半监督空间一致性约束网络

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：Mr_Zhou

【摘要】

：

精准分割心脏磁共振图像(MRI)分割对于心脏功能分析至关重要.当前基于数据驱动的神经网络模型极大地促进了心脏MRI分割的发展,然而对标注数据的依赖极大地限制了神经网络模型在心脏MRI分割领域的应用.为了降低神经网络模型对于标注数据的依赖,提出一种基于无监督空间一致性约束的半监督心脏MRI分割方法,在少量有标注数据的监督学习基础上,利用无标签数据在模型输入端和输出端分别进行空间变换后前后一致的特性,

【作者】

：

李才子刘瑞强司伟鑫袁志勇王平安

【机构】

：

中国科学院深圳先进技术研究院,中国科学院大学,武汉大学计算机学院,香港中文大学计算机科学与工程学系

【出处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2020年07期

【关键词】

：

心脏MRI分割空间一致性约束半监督学习无监督数据增强深度学习 cardiac MRI segmentationspatial-consistency c

【基金项目】

：

国家自然科学基金(U1813204,61802385).

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