本申请公开了一种具有对比机制的相似度感知框架的医学图像分割方法，包括以下步骤：获取数据；对所述数据进行增强，得到数据集；基于所述数据集，选择分割模型；对所述分割模型进行对比学习，提高所述分割模型分割性能；对所述进行对比学习的分割模型再进行监督学习，共同训练模型；对所述共同训练的模型进行损失优化，优化后的模型用于医学图像分割。通过监督学习提供监督信息指导，并通过对比学习充分挖掘数据中潜在的相似性分析和学习特征，以保持监督学习分割的准确性，并学习数据的潜在有效特征。