基于域不变对比学习的视网膜跨模态分割方法及装置

本发明公开了一种基于域不变对比学习的视网膜跨模态分割方法及装置，涉及医学图像分割技术技术领域，方法包括：获取视网膜图像；建立视网膜跨模态分割模型，将所述视网膜图像输入所述视网膜跨模态分割模型，以获取视网膜图像的分割结果，其中，所述视网膜跨模态分割模型是以U‑net模型作为基础框架，利用不同模态的图像数据，经过域不变对比学习和不确定性感知自集成均师框架进行训练得到。本发明能有效适应新模态和在有限的标注数据下实现准确的图像分割。