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本发明公开了一种基于CycleGan的阴道镜图像模态转换方法,该方法包括以下步骤:将阴道镜白光/荧光图像从含其他各种图像的混合数据集使用预训练的VGG网络筛选出来从而得到输入图像;将输入图像经过标准化、归一化,以消除数据中的噪声和离群值;分别定义CycleGan的生成器、鉴别器以及损失函数;将经过预处理的源图像数据输入循环生成对抗网络进行训练;通过训练好的网络得到与源图像位于同一坐标系下的目标域合成图像数据;本发明可以将跨模态相关问题转化为单模态相关问题,给医学图像跨模态配准,医学图像跨模态融合
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117437514A
(43)申请公布日2024.01.23
(21)申请号202311782626.8G06N3/0475(2023.01)
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