一种半监督域泛化医学图像分割方法及系统

本发明属于图像分割领域，提供了一种半监督域泛化医学图像分割方法及系统，包括获取原始医学图像并进行预处理，得到预处理医学图像；基于预处理医学图像，利用预先训练好的半监督域泛化医学图像分割模型进行图像分割；风格增强方法对特征的低频信息进行风格混合和风格扰动操作，在保证语义信息不变的同时对图像风格进行多样化增强。同时，通过引入风格增强解码器来生成风格增强图像，从而提高风格增强过程可解释性。此外，通过置信度感知一致性损失来选择教师模型对来自未知域的未标记数据更置信的伪标签，从而更好的指导一致性正则化过程来提高模型在未知域上的泛化性能。