生物医学图像分割的鲁棒性是指在不同条件下分割结果的稳定性和可重现性。医学影像中的噪声、图像模糊和光照变化等因素都可能影响分割结果。为了提高图像分割的鲁棒性，可以使用-些预处理技术来减少噪声和增强图像的对比度。此外，人工智能算法提升生物医学图像分割中鲁棒性的具体方法如下。

1.从数据着手，包括旋转、缩放、平移、翻转、在图像中加入随机噪声、调整亮度、对比度、饱和度等。

2. 模型架构优化， U-Net是生物医学图像分割的经典架构，创新改进算法如引入注意力机制的Attention U-Net架构、残差连接的ResUNet架构，通过多尺度特征提取和融合，增强模型对不同尺寸目标的识别能力。创新损失函数，使其能更适合生物医学图像分割领域。

3.在模型中引入正则化技术，Dropout，Batch Normalization等方式

4.后处理优化，比如引入形态学操作，通过开运算、闭运算等形态学操作优化分割结果。连通区域分析，去除小面积噪声区域，保留主要目标。引入条件随机场（CRF），利用CRF优化分割边界，提升细节表现。

5.获取多样化化的数据，通过收集多样化的数据并进行标注更多样化的数据，且多样化的标注数据让专家进行标注。