基于自监督预训练和两阶段微调训练的医学图像分割方法

本发明公开了一种基于自监督预训练和两阶段微调训练的医学图像分割方法，包括：1、获取预处理后的预训练医学图像数据集、粗调公开数据集和微调目标数据集；2、搭建自监督预训练模型，利用预训练医学图像数据训练自监督预训练框架，采用均方误差函数对重建图像和原图像计算损失，获得预训练编码器；3、构建基于预训练编码器和U‑Net解码器的分割模型，使用粗调公开数据全参数粗调分割模型，对预测结果作监督约束，获得粗调模型；4、使用微调目标数据全参数微调获得的粗调模型，对预测结果作监督约束，预测医学图像分割结果。本发明从自监督预训练和两阶段微调的角度，在医学图像分割掩码不足的场景下，提升了医学图像分割性能。