一种用于射线图像分割的弱到强特征扰动一致性自训练的方法

本发明提供一种用于射线图像分割的弱到强特征扰动一致性自训练的方法，属于计算机软件技术领域，本发明通过对训练集数据进行识别参数的训练，并通过验证集数据进行自动验证，可以有效找出合适的识别参数，显著提升射线图像的特征识别效率和准确率，可以广泛应用于各类关于射线图像的特征识别应用的场景中。