基于伪标签优化的半监督医学图像自动分割方法

本发明公开了一种基于伪标签优化的半监督医学图像自动分割方法，包括：步骤1、预处理并划分数据集；步骤2、构建半监督训练框架，包括伪标签精炼模块、三元组损失模块和相互校正框架；通过SLIC超像素分割法和信息熵投票机制进行精炼处理；控制三元组损失函数最小化；控制相互校正损失函数最小化；步骤3、基于监督测试的结果构建监督损失函数；用于控制总损失函数收敛；步骤4、对验证集进行分割，基于Dice系数和ASD平均表面距离两个指标分别评估分割的结果。该本发明基于伪标签精炼模块、三元组损失模块和相互校正框架，构造出半监督训练框架，增加伪标签数量，提升伪标签空间一致性和准确性、优化对边界信息的捕捉能力和分割精度。