一种基于人在回路中标注样本的医学图像分割方法

本发明公开了一种基于人在回路中标注样本的医学图像分割方法，其包括：使用原始数据集在初始模型上进行医学图像分割任务训练，再根据结果将数据集划分成表现较好的A和较差的B，训练一个分类器区分A和B，并让人类对B中的图像进行目标检索和关键区域放大操作，原图像和局部放大后的图像对组成了一个新数据集C，用C训练一个用于目标放大的模型，然后将所构建的两个模型置于初始模型之前，一张医学图像输入后首先进行分类，若为A类直接生成分割结果，若为B类则进入放大模型进行局部放大后再输入模型生成分割结果，之后重新缩小回局部尺寸拼接到原图像上返回最终分割结果。本发明能够解决因分割目标对象较小而造成的问题，效率高，效果好。