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本发明公开了一种基于人工智能的自监督多模态医学图像分割方法，首先获取全部多模态图像作为训练集，训练自监督模态掩码网络，使用该网络权重为分割网络参数进行初始化，训练多模态医学图像分割网络。本发明通过自监督模态掩码的预训练方式，充分利用数据在无标签的情况下训练网络，加强网络的特征提取能力，将其迁移到下游任务，对网络参数进行初始化，能够提高模型分割精度；充分利用无标签数据，减少了标注图像目标类别标签所耗费的人力资源；能应用于少样本分割场景，在应用时无需额外优化，能够平衡掩码图像的高掩码率和医学图像中有
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117409198A
(43)申请公布日2024.01.16
(21)申请号202311300027.8G06N3/0895(2023.01)
(22)申请日2023.10
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