基于半监督学习与4D CT时空特征的肺通气量估计方法

本发明公开了基于半监督学习与4D CT时空特征的肺通气量估计方法，包括：获取有标签数据集和无标签数据集，其中所述有标签数据集包括肺部4DCT差分图像及其对应的通气图像，无标签数据集仅包括肺部4D CT差分图像；构建通气量估计网络，有标签数据集与无标签数据集通过Mean‑Teacher半监督框架对通气量估计网络进行训练；所述通气量估计网络为3D U‑net网络架构，在所述3D U‑net网络架构中添加时间位移机制和横断面注意力机制；通过训练好的通气量估计网络对所述的肺部4D CT图像进行处理，得到对应的通气图像，并依据所述通气图像显示的通气性能进行通气量估计。