一种基于异常检测的小样本医学图像分割方法

专利主权项内容

1.一种基于异常检测的小样本医学图像分割方法，其特征在于，所述小样本医学图像分割方法包括：基于医学图像公开数据集构建支持集和查询集，支持集中包括若干个支持切片图像，查询集中包括若干个查询切片图像，支持切片图像和查询切片图像中的每个切片图像均为医学图像且分别带有对应的超像素标签；搭建图像分割模型，所述图像分割模型包括特征提取模块、原型提取模块和异常检测模块；将支持集和查询集输入所述图像分割模型进行模型训练：利用特征提取模块对输入的支持切片图像提取支持特征，利用原型提取模块基于支持切片图像的支持特征及对应的超像素标签提取得到各个前景类别的前景原型，每个前景类别对应于一种医学组织；利用特征提取模块对输入的查询切片图像提取查询特征，利用异常检测模块基于查询特征和各个前景类别的前景原型进行异常检测得到所述查询切片图像的分割结果；根据查询切片图像的分割结果及对应的超像素标签计算得到损失函数，按照所述损失函数反向训练所述图像分割模型；将待分割医学图像输入训练完成的所述图像分割模型中，利用特征提取模块对待分割医学图像提取待分割特征，利用异常检测模块基于待分割特征和各个前景类别的前景原型进行异常检测得到所述待分割医学图像的分割结果。