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摘要：
本发明涉及基于半监督语义分割的肩部肌骨超声结构分割方法，包括以下步骤：对获取的若干切面肌骨超声图像进行预处理，得到标注后的强标注图像集和弱标注图像集；使用标注后的强标注图像集中的切面肌骨超声图像对生成网络和判别网络进行训练，再使用标注后的弱标注图像集中的切面肌骨超声图像对生成网络进行反向优化训练，得到总生成网络；将肩部肌骨超声图像输入训练好的总生成网络中，得到肩部肌骨超声结构分割图。本发明设计一种分割肌骨超声图像的智能识别方法，简省医疗过程中的人力和时间成本，提高医疗效率。
主权项：
1.基于半监督语义分割的肩部肌骨超声结构分割方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：对获取的若干切面肌骨超声图像进行预处理，得到标注后的强标注图像集和弱标注图像集；步骤S2：使用标注后的强标注图像集中的切面肌骨超声图像对生成网络和判别网络进行训练，再使用标注后的弱标注图像集中的切面肌骨超声图像对生成网络进行反向优化训练，得到总生成网络；步骤S3：将肩部肌骨超声图像输入训练好的总生成网络中，得到肩部肌骨超声结构分割图。
