基于对比学习的多模态医学图像分割方法及设备、介质

本发明提供基于对比学习的多模态医学图像分割方法及设备、介质，在深度学习网络输入部分采用多模态医学图像数据，通过卷积和密集卷积模块分别对两个模态的数据进行特征提取，再进行特征拼接操作，得到融合了多模态信息的高维特征，输入到分割模块得到概率图，另一方面将融合后的高维特征输入到投影头，基于体素嵌入和真实标签中的类别，选择组织边缘的体素作为样本，进行锚点采样，引入了名为记忆存储的队列来存储体素嵌入，通过体素级对比学习来增强对脑组织边缘的识别能力，从而提高脑组织分割的精度和鲁棒性。