基于自洽正则化约束的半监督细胞分割算法

针对具有高质量标注的医疗图像数据获得成本较高的问题,提出基于自洽正则化约束的半监督细胞分割算法.首先构造两个结构完全相同的主、从分割网络,赋以相同的初始化参数.然后将随机选取的有/无标签训练数据输入主、从分割网络,利用正则化项约束主、从分割网络的训练,使输出结果保持自洽.其中,由梯度下降法优化主分割网络参数,由主网络参数经指数移动平均迭代得到从分割网络参数.最后在公共数据集上的实验验证文中算法的有效性.