一种基于半监督多尺度扩散模型的生猪骨骼分割方法

本发明公开了一种基于半监督多尺度扩散模型的生猪骨骼分割方法，将高分辨率影像数据与深度学习网络相结合，形成了一种能够在不同空间尺度上精确分割生猪骨骼的方法。该方法，首先通过CT扫描获取生猪体内骨骼的影像数据。经过预处理后，使用去噪扩散概率模型进行分析。为了提高标注效率，本发明采用了半监督学习策略和多尺度特征提取的方法，仅需少量标注数据即可训练模型，并分析不同空间尺度下的骨骼特征，充分覆盖了图像全局信息，突出了局部信息，提高了对复杂骨骼形态的分割能力，实现了各部位骨骼结构的精准分割。该技术为生猪骨骼的研究提供了有力工具，具有广泛的应用前景。