医学图像分割模型训练方法、装置、介质及设备

本申请公开了一种医学图像分割模型训练方法、装置、介质及设备。包括：获取医学图像样本；构建初始分割模型的半监督分割框架；通过初始分割模型对医学图像样本进行特征交互融合处理，生成医学图像样本的特征图；基于核函数，计算多个视觉编码分支的特征图在正交方向上切片矩阵的第一损失；基于监督损失函数计算多个视觉编码分支下第一图像样本对应特征图的第二损失；基于对比伪标签监督损失函数计算多个视觉编码分支下第二图像样本对应特征图的第三损失；以第一损失、第二损失、第三损失的加权和最小化为目标对初始分割模型进行训练，满足迭代终止条件后输出目标分割模型。从而提高医学图像对多器官分割的准确性，提升整体分割精度和可靠性。