一种数据与模型协同学习的半监督医学图像分割方法

本发明公开了一种数据与模型协同学习的半监督医学图像分割方法，包括对医学图像数据进行预处理并划分为训练集、验证集和测试集；构建数据与模型协同学习模型，将训练集、验证集输入数据与模型协同学习模型进行训练和验证，得到最优权重；将测试集输入最优权重的数据与模型协同学习模型中，输出医学图像分割结果；数据协同学习模块利用N折局部复制粘贴技术将标注数据与未标注数据进行双向复制粘贴以生成混合数据；构建模型协同学习模块通过逐像素竞争为未标注数据生成可靠的伪标签。本发明解决了现有半监督医学图像分割方法中，无标签数据的噪声对模型训练的干扰以及无标记数据和标记数据之间经验分布不匹配的问题。