一种基于涂鸦标注学习的皮肤创面多类分割方法、系统、设备及存储介质

本发明公开了一种基于涂鸦标注学习的皮肤创面多类分割方法、系统、设备及存储介质，涉及医疗图像处理技术领域，方法包括：采集伤口图像构建伤口整体分割训练集与涂鸦标注训练数据集；用整体分割训练集训练分割完整伤口的深度学习模型，用涂鸦标注训练数据集构建子训练集并训练细分割伤口类型的支持向量机分类模型；结合两模型处理待分析伤口图像得初始分类结果，再经超像素算法后处理得最终多类分割结果；本发明抛弃了传统的像素级标签，使用涂鸦式标注进行替代，显著降低了人工标注数据集的工作量。另外使用随机抽样构建多数据集，使用投票机制统计结果，有效提升了算法分割性能和泛化能力。