【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种眼底图像分割方法，具体涉及一种基于置信度约束平均教师模型的无源领域自适应眼底图像分割方法。
技术介绍
1、眼底图像分割是医学图像处理的一个关键组成部分，已经引起了越来越多的关注。计算机辅助的眼底图像分割方法，特别是基于无监督领域自适应(uda)的方法，已经取得了良好的性能，减少了对大规模数据标注的需求，并提高了模型在不同场景下的泛化能力，使其在医学图像中具有广泛的应用前景。uda方法的利用降低了模型对标注数据的需求。然而，在处理眼底视网膜图像数据时，存在数据安全和隐私的问题，这在许多情况下使得获取源域数据变得具有挑战性。因此，无源领域自适应(sfda)逐渐成为医学图像处理中的一种重要方法。sfda方法只需要访问源域的预训练模型的特性，给模型训练带来了重大挑战。特别是在眼底图像分割领域，视杯、视盘和背景的比例差异较大，存在显著的类别不平衡问题，这进一步增加了模型优化的难度。此外，由于目标域缺乏标注数据，现有方法通常依赖于源域模型生成的伪标签进行训练，这意味着伪标签的稳定性对训练过程有着显著的影响。
2、最近，...
【技术保护点】
1.一种基于置信度约束平均教师模型的无源领域自适应眼底图像分割方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于置信度约束平均教师模型的无源领域自适应眼底图像分割方法，其特征在于所述步骤一中，采用随机擦除、亮度调整、对比度调整的数据增强方式。
3.根据权利要求1所述的基于置信度约束平均教师模型的无源领域自适应眼底图像分割方法，其特征在于所述步骤二中，采用颜色失真、图像翻转的数据增强方式。
4.根据权利要求1所述的基于置信度约束平均教师模型的无源领域自适应眼底图像分割方法，其特征在于所述步骤三中，像素级损失函数的具体
【技术特征摘要】
1.一种基于置信度约束平均教师模型的无源领域自适应眼底图像分割方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于置信度约束平均教师模型的无源领域自适应眼底图像分割方法，其特征在于所述步骤一中，采用随机擦除、亮度调整、对比度调整的数据增强方式。
3.根据权利要求1所述的基于置信度约束平均教师模型的无源领域自适应眼底图像分割方法，其特征在于所述步骤二中，采用颜色失真、图像翻转的数据增强方式。
4.根据权利要求1所述的基于置信度约束平均教师模型的无源领域自适应眼底图像分割方法，其特征在于所述步骤三中，像素级损失函数的具体计算方式如下：
5.根据权利要求1所述的基于置信度约束平均教师模型的无源领域自适...
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