半自动虚拟人切片图像分割方法研究的中期报告本文介绍了一种基于深度学习和手动标注的半自动虚拟人切片图像分割方法，旨在提高虚拟人切片图像分割的自动化程度。首先，我们使用了U-Net模型作为分割器，对虚拟人切片图像进行分割。但是，由于虚拟人切片图像的复杂性和多样性，单一的U-Net模型在不同的数据集上表现良好的概率较低。为了解决这个问题，我们使用了迁移学习的方法，将已经训练好的U-Net模型作为初始模型，并对其进行微调。其次，为了减少手动标注的工作量，我们提出了一种粗略标注的方法。我们将每个切片图像按顺序平均分为10个区域，并对每个区域手动标注一次。然后，将这些标注结果输入训练模型，进行粗略标注。最后，将粗略标注的结果作为初始标签，再进行模型的训练和微调，从而得到更精确的分割结果。在实验中，我们使用了两个数据集进行测试，结果表明，我们的方法能够获得较好的分割效果，并且相比于完全手动标注的方法，我们的方法能够减少60%的标注时间。目前，我们还需进一步优化方法，使其更加实用化，同时探索如何应用到实际临床应用中去。