基于频域感知的一致性正则化半监督的医学图像分割方法

本发明公开了一种基于频域感知的一致性正则化半监督医学图像分割方法，包括：1.在医学标记数据集上训练模型；2.针对医学无标记数据集利用弱增强得到弱增强图像，并利用强增强分别得到低频强增强图像与高频强增强图像；3.利用模型编码层分别得到弱编码特征、低频编码特征与高频编码特征；4.将低频编码特征与高频编码特征进行融合得到融合编码特征，采用均方误差函数对弱编码特征与融合编码特征进行损失计算，更新模型；5.将弱编码特征与融合编码特征输入模型解码层，分别得到弱解码特征与融合解码特征，采用交叉熵函数进行损失计算，更新模型；6.利用最终模型完成对测试医学图像数据集的分割预测。本发明解决了标记严重不足的医学图像分割问题。