基于通道混合的编解码网络的医学图像分割方法

摘要

本发明特别涉及一种基于通道混合的编解码网络的医学图像分割方法，包括如下步骤：获取待分割的医学图像；将待分割的医学图像导入训练好的网络模型中进行识别得到分割后的医学图像；所述训练好的网络模型基础结构为对称U‑Net网络结构，且U‑Net网络结构中解码器部分的特征图由编码器中具有相同尺寸的特征图通过自注意力模块和最大上采样索引矩阵分别处理并融合后得到。本发明中提出的医学图像分割方法，大部分分割算法借鉴U‑Net的跳转连接，来融合不同尺度下的信息，从而指导信息传递的目的；与传统的算法不同的是，本方法提出了一种通道混合的自注意力模块来代替skip‑connect结构以及最大索引上采样来代替转置卷积，实现解码网络的特征上采样。