摘要
本发明涉及一种医学超声图像数据集构建方法，包括：获取超声图像进行标注；基于已标注数据对多模态分割模型进行训练；获取待标注超声图像，计算待标注超声图像与已标注超声图像的相似度，以选取参考图像；基于相似度对参考图像对应的掩码进行加权平均，作为融合掩码；基于相似度对参考图像的掩码对应的外接矩形区域进行加权融合，得到框选提示；将待标注超声图像、对应的融合掩码、文本标签和框选提示作为多模态分割模型的输入，生成分割结果，置信度评估后加入数据集，进行后续的模型训练和参考图像选择。与现有技术相比，本发明显著减少人工标注的工作量，并且降低了对人员的专业要求，大幅提高数据集标注效率和人工修正速度。
