一种基于多层级非对称对比学习的医学图像分割方法

本发明公开一种基于多层级非对称对比学习的医学图像分割方法，属于自监督预训练方法领域。本发明通过在主导分支中引入部分解码器形成非对称结构，并通过降采样实现空间不变形性、表征一致性，实现单阶段编码器‑解码器同步预训练，保证了编码器和解码器的协同合作，同时通过构建从全局到局部的多层级关联机制，整合图像级、像素级和特征级表征对应关系，使编码器‑解码器在预训练阶段同步捕获多尺度细节特征，能够精确地定位分割出医学器官或者病灶的具体位置。