一种基于不确定性估计及多级蒸馏的医学图像分割方法

本发明公开了一种基于不确定性估计及多级蒸馏的医学图像分割方法，涉及医学图像分割，包括通过不确定性估计模块量化教师模型对输入医学图像的预测不确定性，生成不确定性权重；基于不确定性权重筛选高置信度伪标签，并通过多级知识蒸馏模块将教师模型的知识分阶段传递至学生模型；在教师模型和学生模型中嵌入混合注意力模块，结合通道注意力机制和空间注意力机制增强对病灶结构和边界的特征捕捉；采用融合交叉熵损失、Dice损失及基于不确定性的蒸馏损失的复合损失函数优化学生模型的训练过程；将训练好的网络用于医学图像分割场景中，完成基于不确定性估计及多级蒸馏的医学图像分割。本发明解决了医学图像分割中高质量标注数据稀缺的问题。