基于种子簇生成的弱监督学习医学图像分割方法及系统

本发明属于图像分割技术领域，公开了一种基于种子簇生成的弱监督学习医学图像分割方法及系统。所述的方法包括如下步骤：对若干历史医学图像进行预处理；进行边缘松弛点和前景种子点标注；对每一标注后历史医学图像中的前景种子点进行扩展，得到对应的种子簇集合；获取每一标注后历史医学图像中像素点到种子簇集合的测地距离，并映射得到对应的伪标签；使用深度学习算法，构建对应的医学图像分割模型；采集实时医学图像，并使用医学图像分割模型，对实时医学图像进行图像分割，得到对应的实时图像分割结果。本发明解决了现有技术存在的分割效率低、实用性低、实用性低、分割效果差以及成本投入大的的问题。