基于半监督多头网络的腰椎CT图像分割 |
| |
引用本文: | 何越,杜钦红,杜钰堃,杨环,西永明.基于半监督多头网络的腰椎CT图像分割[J].青岛大学学报(自然科学版),2023(2):36-42. |
| |
作者姓名: | 何越 杜钦红 杜钰堃 杨环 西永明 |
| |
作者单位: | 1. 青岛大学计算机科学技术学院;2. 青岛大学附属医院崂山院区脊柱外科 |
| |
摘 要: | 针对医学图像分割任务中医学数据标注困难以及CT图像强度不均匀问题,提出一种基于半监督的多头分割网络SSMH-Net。SSMH-Net网络采用教师—学生训练架构,基于相同的分割模型V-Net,通过指数移动平均算法完成教师与学生模型的交互训练;采用Multi-Head方法估计模型预测的不确定性信息,指导分割模型在更可靠的目标中学习。在CTspine分割数据集上,SSMH-Net网络平均分割Dice系数达到95.70%,表现出较为优异的分割性能。
|
关 键 词: | 椎体分割 半监督学习 注意力模块 V-Net multi-head |
|
|