基于类别嵌入分离对比学习网络的乳腺超声图像分割方法

本发明公开基于类别嵌入分离对比学习网络的乳腺超声图像分割方法，属于图像处理技术领域；图像分割方法包括：构建超声图像训练集，包含超声图像及其对应的分割标签；将超声图像训练集输入类别嵌入分离对比学习网络进行训练，对超声图像分别进行弱变换与强变换并计算各自的潜在表示；使用KL散度对齐一批图像的平均潜在表示与累计平均潜在表示，并与弱变换图像对比学习损失、强变换图像对比学习损失、强变换图像到弱变换图像对比学习损失、弱变换图像到强变换图像对比学习损失以及分割损失共同构成总损失；并使用总损失优化类别嵌入分离对比学习网络；使用优化后的类别嵌入分离对比学习网络对乳腺超声图像进行分割。