申请/专利权人：厦门大学

申请日：2024-01-15

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893498A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本申请的实施例提供了一种基于大模型的鼻咽癌病灶区域检测方法、装置及设备。该方法包括：获取并预处理训练数据集；从预处理后的所述训练数据集中选取部分MRI图像进行病灶区域标注，得到其对应的病灶区域掩膜；根据被标注的所述MRI图像以及对应的病灶区域掩膜，对预先构建的数据准备网络进行训练；采用训练完成的所述数据准备网络，对所述训练数据集中未被标注的MRI图像进行病灶区域预测，确定其对应的病灶区域掩膜；根据各所述MRI图像及其对应的病灶区域掩膜，对预先构建的轻量化分割网络进行训练，以进行病灶区域检测。本申请实施例的技术方案可以降低训练数据的获取难度以及保证训练数据的质量，进而提高鼻咽癌病灶区域检测的准确性。

主权项：1.一种基于大模型的鼻咽癌病灶区域检测方法，其特征在于，包括：获取并预处理训练数据集，所述训练数据集包括若干被确诊为鼻咽癌且符合预定条件的MRI图像；从预处理后的所述训练数据集中选取部分MRI图像进行病灶区域标注，得到其对应的病灶区域掩膜；根据被标注的所述MRI图像以及对应的病灶区域掩膜，对预先构建的数据准备网络进行训练，所述数据准备网络基于视觉大模型进行构建；采用训练完成的所述数据准备网络，对所述训练数据集中未被标注的MRI图像进行病灶区域预测，确定其对应的病灶区域掩膜；根据各所述MRI图像及其对应的病灶区域掩膜，对预先构建的轻量化分割网络进行训练，以根据训练完成的轻量化分割网络对待识别MRI图像进行病灶区域检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 厦门大学 一种基于大模型的鼻咽癌病灶区域检测方法、装置及设备

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