半监督学习及其在MR图像分割中的应用的中期报告现在的神经网络通常需要大量的标记样本来训练，这阻碍了其应用于医疗图像等领域，因为这些领域中获得大量标记样本需要耗费大量的时间和人力。半监督学习是一种能够使用少量标记样本进行有效训练的方法。在半监督学习中，除了标记训练数据之外，还利用未标记数据的相似性信息。在本研究中，我们探讨了半监督学习在MR图像分割中的应用。通过使用半监督学习方法，在只有少量标记样本的情况下，可以实现更精确、更鲁棒的分割结果。本研究使用了U-Net模型作为基础网络，同时使用多种半监督算法进行实验比较，包括基于图像生成对抗网络（GAN）和基于重构的方法。目前的实验结果表明，半监督学习方法可以在MR图像分割中得到更好的效果。在使用少量标记样本的情况下，相比于完全监督模型，半监督模型具有更高的Dice指数和更好的分割鲁棒性。使用基于GAN的方法可以在最终分割结果中取得更好的细节保留效果。未来的工作将继续研究半监督学习方法在医学图像分割中的应用，并进一步优化模型以实现更准确的分割结果。