一种半监督和主动学习的病理细胞分割方法

本发明公开了一种半监督和主动学习的病理细胞分割方法，包括以下步骤：获取图像数据集；将标记数据集输入教师网络的分割模型的编码器中，得到图像多尺度的特征图；将特征图进行离散余弦变换，得到特征图的频域信息，并在频域中滤波，分别得到图像的高频和低频信息；利用得到的多尺度的特征图与得到的低频信息结合，输入到双支网络中的全局分支中，将得到的特征图与中得到的高频信息相结合，输入到双支网络中的局部分支中，将全局分支的输出与局部分支的输出在通道层融合。本发明，使用了半监督结合主动学习的方式，缓解了病理图像标记不足的问题，通过主动学习有效地选择出最具有代表性的样本进行标注，获得更具有竞争力的分割模型。