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基于对抗学习的医学图像分割领域自适应研究
被引量：
1
1
作者
王绍帆
马驰
+1 位作者
胡辉
路生亮
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第4期1270-1273,共4页
为了解决跨领域医学图像分析中不匹配的问题,提出了一种基于对抗学习的无监督领域自适应框架(UAL-DAF)。具体而言,该框架通过外观转移模块(ATM)和结合条件生成对抗网络的语义转移模块(STM)分别缩小了跨领域医学图像外观和语义层次的差...
为了解决跨领域医学图像分析中不匹配的问题,提出了一种基于对抗学习的无监督领域自适应框架(UAL-DAF)。具体而言,该框架通过外观转移模块(ATM)和结合条件生成对抗网络的语义转移模块(STM)分别缩小了跨领域医学图像外观和语义层次的差异。最后,在具有挑战性的医学图像分割实验中,结果显著优于已有方法。因此,该框架能够提取领域自适应知识的外观和语义层次信息,实现领域知识的协同融合。
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关键词
医学图像分割
无监督
领域
自适应
条件生成对抗网络
深度学习
领域知识的协同融合
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职称材料
题名
基于对抗学习的医学图像分割领域自适应研究
被引量：
1
1
作者
王绍帆
马驰
胡辉
路生亮
机构
辽宁科技大学计算机与软件工程学院
惠州学院计算机科学与工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第4期1270-1273,共4页
基金
国家自然科学基金项目(U1731128)
广东省教育厅项目(2018KTSCX218)。
文摘
为了解决跨领域医学图像分析中不匹配的问题,提出了一种基于对抗学习的无监督领域自适应框架(UAL-DAF)。具体而言,该框架通过外观转移模块(ATM)和结合条件生成对抗网络的语义转移模块(STM)分别缩小了跨领域医学图像外观和语义层次的差异。最后,在具有挑战性的医学图像分割实验中,结果显著优于已有方法。因此,该框架能够提取领域自适应知识的外观和语义层次信息,实现领域知识的协同融合。
关键词
医学图像分割
无监督
领域
自适应
条件生成对抗网络
深度学习
领域知识的协同融合
Keywords
medical image segmentation
unsupervised domain adaptation
conditional generation adversarial networks
deep learning
collaborative integration of domain knowledge
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于对抗学习的医学图像分割领域自适应研究
王绍帆
马驰
胡辉
路生亮
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022
1
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