一种联合图像自适应增强的图像分割模型的训练方法、装置及设备

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一种联合图像自适应增强的图像分割模型的训练方法、装置及设备
申请号:CN202510073479
申请日期:2025-01-17
公开号:CN119477926A
公开日期:2025-02-18
类型:发明专利
摘要
本申请涉及医学图像处理技术领域,尤其涉及一种联合图像自适应增强的图像分割模型的训练方法、装置及设备,方法包括:将样本超声图像输入至图像处理系统模块,以使图像处理系统模块针对样本超声图像进行图像增强处理后输出样本增强图像;将样本增强图像输入至图像分割模块,以使图像分割模块针对样本增强图像进行图像分割处理后输出预测分割图像;根据预测分割图像确定损失值,根据损失值对模型的模型参数进行更新;本申请能够解决现有的应用神经网络模型针对超声图像进行图像分割的技术中由于有过多人工参与的环节导致输入至神经网络模型的图像质量不稳定以及神经网络模型输出的分割图像的质量比较差的技术问题。
技术关键词
图像处理系统 图像分割模型 样本 参数 三通道 图像增强 风格 神经网络模型 输入模块 医学图像处理技术 伽马校正 电子设备 对比度 计算机程序产品 数据 可读存储介质
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