[发明专利]一种基于混合-解耦训练的半监督医学图像分割方法

摘要

本发明提供一种基于混合‑解耦训练的半监督医学图像分割方法，包括设计一种扰动策略混合‑解耦来充分正则化大量的未标识医学图像数据：先从数据层面对标记图像和未标记图像进行像素级的混合得到混合目标图像，接着从特征层面对混合目标图像和标记图像的输出预测之间执行解耦操作获得未标记图像的强版本预测，然后强制未标记图像的强版本预测与直接预测保持一致；以及设计分类熵过滤方法为未标记图像筛选可靠的伪标签进行更有效的监督：基于信息熵的理论，先把未标记图像的直接预测对应的分割掩码作为分类依据，再对每个类别按照自适应的过滤比例进行可靠伪标签筛选。本发明能挖掘未标记数据内在的丰富信息，保证模型对边缘敏感信息更加鲁棒。