心脏3D图像的分割网络模型、训练方法、分割方法及设备

本发明公开了一种心脏3D图像的分割网络模型、训练方法、分割方法及设备，旨在通过一种弱监督学习的方法，大大减轻传统方法中注释的代价，而且可以更加精准地进行心脏3D图像分割。所述分割网络模型的训练方法通过对心脏3D图像进行MIP投影，并获得其深度信息，然后对2D投影标定出心脏，然后结合深度信息恢复到3D体积作为伪标签，然后结合3D网络的输出跟伪标签的差异以及3D网络输出的投影跟2D标注的差异联合作为损失函数引导网络进行训练，最终得到需要的分割网络模型。