一种基于对比流形正则化的半监督医学图像分割方法及相关装置

本申请公开了一种基于对比流形正则化的半监督医学图像分割方法及相关装置。该方法包括：导入并预处理医学图像数据集；初始化教师模型与学生模型，利用标注数据训练教师模型并生成伪标签；计算标注数据与伪标签间的相似性得到流形正则化项；构建正、负样本对并计算对比损失项；加权求和得到对比流形正则化项，并与监督损失结合作为学生模型的损失函数；迭代训练学生模型得到分割结果。本发明通过结合对比学习与流形正则化，有效缓解了半监督医学图像分割中的数据依赖问题，提升了模型泛化能力和分割精度，尤其在小目标病灶分割场景中表现优异。