我们提出了一种新颖的弱监督分割方法Boundary-RL，只利用补丁级别的标签进行训练。通过使用基于预训练边界存在分类器的奖励来训练一个控制器函数，定位感兴趣区域的边界。在前列腺分割任务上，我们的方法表现出比其他弱监督方法更好的性能。