一种数据驱动迭代学习的心血管分割方法及系统

本公开提供了一种数据驱动迭代学习的心血管分割方法及系统，涉及图像分割技术领域，包括：将待分割的心血管图像输入到学习后的分割模型中，得到分割结果；其中，分割模型采用数据驱动的迭代学习方法，每次迭代中，首先，基于本次训练的图像集，依据图像块的模糊程度和边缘像素比例，构建非边缘集和边缘集；然后，先用非边缘集在分割损失函数约束下训练分割模型，在非边缘集训练后的模型参数基础上，再用边缘集在分布对齐损失函数协同下继续训练，最后，将本轮训练好的模型参数用于下轮的参数初始化；本发明实现训练高效的高精度心血管图像分割，以促进心血管疾病的早期诊断、治疗规划和疗效评估，同时适应计算资源受限的临床环境。