本研究提出了一种名为SuperCL的对比学习方法，旨在解决医学图像分割中高质量标注数据不足的问题。通过结合超像素图生成伪标记，SuperCL有效利用图像结构信息，实验结果表明其在多个数据集上的分割精度优于现有方法。