一种基于卷积神经网络的胎儿胼胝体超声图像分割方法

摘要

本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的胎儿胼胝体超声图像分割方法。包括如下步骤：步骤1，采集或输入胎儿胼胝体的超声图像；步骤2，将超声图像输入卷积神经网络模型进行分割，其中，所述卷积神经网络模型包括如下三个模块：特征提取模块、多尺度特征融合模块、空间注意力和通道注意力模块；步骤3，输出分割后的结果。本发明能够准确、高效地分割胎儿胼胝体超声图像，具有很好的应用前景。