一种单切片半监督3D医学图像分割方法

本发明涉及医学图像处理领域，具体涉及一种单切片半监督3D医学图像分割方法，该方法包括：构建基于MT框架的骨干网络、数据采集与预处理、动态相关性提取、静态相关性提取、双向多粒度特征学习与决策融合、模型训练与优化和模型评估。本发明通过利用少量单切片标注和大量未标注数据进行训练，显著减少了标注负担。该方法通过静态相关性提取和动态相关性提取模块，分别捕捉3D医学图像中的空间结构信息和时序变化信息，并通过双向多粒度融合模块生成丰富的特征表示，从而提高分割精度和稳定性。