基于高置信度伪标签的医疗图像半监督分割方法及其系统

本申请公开了一种基于高置信度伪标签的医疗图像半监督分割方法，包括：S1、获取医疗影像数据并进行预处理；S2、将S1中预处理后的医疗影像数据通过双分支分割模型生成多视角伪标签；S3、采用双置信度评估方法筛选出S2中生成的为标签中的可靠伪标签；S4、采用分布一致性方法对S3中筛选出的伪标签进行分布对齐优化；S5、基于S4的优化结果输出最终分割概率图。本发明提出的双置信度机制可以有效抑制高置信度噪声标签的负面影响；且所提的分布校准可以显式对齐标注与伪标注数据的分布，提升伪标签质量；使得由半监督训练得到的深度学习模型具有较强的性能，尤其且对小目标(如血管)分割效果显著。