基于正则化和多模型融合的可信息肉分割方法及设备

本发明公开了一种基于正则化和多模型融合的可信息肉分割方法及设备，包括：数据预处理；分别构建基于PVTv2和CNNs作为编码器的可信的息肉分割模型；对构建好的两个可信息肉分割架构采用交叉熵损失，KL散度损失，Dice损失以及全新定义的证据正则化组合而成的损失函数；对两个模型同时采用AdamW优化器进行训练；通过可信融合规则得到最终的信念质量；使用Dice Score和mIoU作为衡量分割准确率的指标。本发明引入了证据正则化项来提高模型在零证据训练样本上的学习能力。此外，使用可信融合策略，对多个模型输出的概率分布和不确定性综合考虑，进一步提升了息肉分割准确率。