一种医学图像分割模型训练方法及医学图像分割方法

本发明公开了一种医学图像分割模型训练方法及医学图像分割方法，应用于医学图像分割领域，将样本图像及标注数据输入SAM模型，得到掩码解码器输出的预测掩膜；基于预设筛选机制对预测掩膜进行筛选确定分割错误掩膜，通过人在回路模式确定分割错误掩膜的修正标注数据；将修正标注数据的修正提示编码与样本图像输入SAM模型的掩码解码器得到修正后的预测掩膜；基于预测掩膜确定医学图像分割模型的损失值，当损失值收敛后停止训练，得到训练完成的SAM模型。在医学图像分割模型训练过程中引入人在回路模式，通过人在回路的指导可以使模型能够更好的学习图像的标注模式，无需大量标注样本数据即可提高模型的学习能力，使输出结果更加精确。