基于分期相似度约束的半监督医学3D图像分割方法及系统

本发明公开基于分期相似度约束的半监督医学3D图像分割方法及系统，训练图像分割模型对3D图像进行分割，得到分割结果；分割模型进行训练时，样本组同时输入子网A和子网B进行特征提取，分别得到前期提取的低维特征和预测结果；前期特征相似度最小化模块基于低维特征计算相似度并使其相似度最小；全局相似性最大化模块分别计算子网A、子网B的特征嵌入和类原型的相似度矩阵，进而计算全局相似度最大化损失并使子网A和子网B的相似度矩阵相似度最大化；最后，计算最终的模型损失进行梯度回传。从相似度约束的角度出发，在模型提取特征的前期和后期分别添加基于相似度的损失函数，使模型将在有标签数据上学习到在无标签数据上同样适用的知识。