一种基于半监督的3D全心核磁图像分割方法

本发明公开一种基于半监督的3D全心核磁图像分割方法，该方法采用改进的教师‑学生模型分割网络模型，学生模型采用基于Mamba编码器的三维U型网状结构提取3D医学图像中图像全局与局部信息，并采用双解码器，分割解码器输出分割结果，重建解码器来对编码器的输出特征进行重建。采用半监督的方式对教师‑学生模型进行训练，首先利用有标注数据对学生模型进行预训练，然后结合有标注数据的全局类别原型进行进一步训练，最后利用有标注数据和无标注数据对教师‑学生模型进行深度训练，教师模型的网络参数通过学生模型的指数移动平均值进行更新。本发明半监督分割方法的表现与监督分割方法相当，在临床医学诊断中具有重要意义。