基于CT域伪标签主动学习的MRI骨分割方法及系统

本发明提供了一种基于CT域伪标签主动学习的MRI骨分割方法及系统，属于医学图像处理技术领域。该方法包括：利用配对的CT‑MRI训练MRI到CT的图像翻译网络，采用双路径的骨伪标签生成机制生成MRI同空间的骨伪标签并构建伪标签池，将高质量伪标签作为弱监督样本参与MRI骨分割模型初始训练和后续迭代训练；医生端确认或修正后的标签进入已标注池，作为强监督样本参与训练；基于伪标签池和已标注池，采用闭环主动学习策略迭代训练MRI骨分割模型，直至获得最终的MRI骨分割模型。本发明有效解决了MRI骨结构信号弱、人工标注成本高昂以及模型训练效率低下的问题，最终部署的模型仅需输入MRI即可输出精确的骨分割结果。