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本发明公开了一种边界感知的半监督医学图像分割方法，该方法构建用于训练的半监督医学图像分割模型，所述用于训练的半监督医学图像分割模型包括两个结构相同的子模型，每个子模型分别包含一个编码器、一个前景解码器和一个边界解码器；将训练数据集作为半监督医学图像分割模型的输入，并构建损失函数，使用随机梯度下降优化器进行训练，直至达到预设的训练轮数；将其中一个子模型中训练好的编码器、前景解码器作为最终的医学图像分割模型；本发明设计了边界分割辅助任务、跨任务一致性约束和跨模型一致性约束等方法，使得模型在只有少量标注样本有标签的情况下，可以实现高准确率的图像分割效果，特别是边界区域的分割准确率。
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