基于单模态图像训练的分割方法、装置、设备及存储介质

本申请涉及了一种基于单模态图像训练的分割方法、装置、设备及存储介质，本方法在第一模态的医学图像上标注至少一个器官组织的mask区域，然后对第一模态的医学图像上的与第二模态的医学图像相关联的mask区域进行随机分布强度变换，并进行叠加，能基于第一模态的医学图像模拟出第二模态的医学图像，然后将第一模态的医学图像与模拟第二模态的医学图像进行融合，最后利用融合的图像实现分割网络的训练，得到分割模型，该分割模型能够支持第一模态的医学图像也能够支持第二模态的医学图像的分割。本方法仅利用检测区域的第一模态的医学图像就能够对检测区域第二模态的医学图像进行分割，克服模态依赖性，减少对大量标注数据的依赖，并优化计算效率。