一种基于双路径卷积混合编码增强的心脏分割方法

本发明涉及深度学习与医学图像分割技术领域，且公开了一种基于双路径卷积混合编码增强的心脏分割方法，包括以下步骤：S1、图像采集；S2、图像预处理；S3、模型构建；S4、模型训练；S5、模型推理；本发明通过设置随机动态模糊和随机重影算法，增强模型对模糊与伪影的抗干扰能力，增强模型的泛化性，采用多种损失函数对网络进行训练，以实现对心脏影像特征更为精确的学习和重建，通过拉普拉斯滤波算法，心脏MR影像的高频分量得到增强，包括图像中的边缘和纹理细节，同时算法的二阶微分特性突出了图像中灰度变化显著区域，使得心脏组织结构的边缘更加明显，为后续的分割算法提供了更为精确的输入数据。