基于半监督学习的病灶分割模型训练、应用方法

摘要

本发明公开了一种基于半监督学习的病灶分割模型训练、应用方法，涉及图像识别技术领域，解决脑部结构复杂且噪声过多导致的阿尔兹海默症病灶标注困难的技术问题；该病灶分割模型在对图像进行下采样和上采样的时候加入了多域注意力机制，强调需要分割的病灶区域特征，提高模型对图像中病灶区域的关注程度，并抑制非病灶区域特征，以此提升特征图的特征表征能力；另外在模型中加入半监督学习的方法，利用无标签的数据训练网络模型，使用少量的带标注的数据集达到了较好的模型训练效果，极大的节约了人工标注的成本，为临床提供便捷的辅助诊断。