一种基于多通道注意力的腰椎CT图像分割与识别方法

本发明公开了一种基于多通道注意力的腰椎CT图像分割与识别方法，包括以下三个阶段：在第一阶段提出了基于目标检测和高斯模糊的腰椎定位方法，通过目标检测在垂直轴上定位腰椎位置，并利用高斯模糊和定位网络进一步定位待分割的感兴趣区域；在第二阶段提出了基于多尺度Unet的腰椎二值分割网络，采用Inception块在学习不同尺度上特征的同时减少了模型参数，并提出跃层连接进一步增加多尺度信息；在第三阶段提出了基于多通道注意力的腰椎分割与识别网络，为了充分利用脊柱本身的特征信息，在跃层连接的基础上采用Transformer块捕获长距离依赖信息，对腰椎进行了局部和全局特征提取，能够有效提升腰椎CT图像分割与识别的准确性和鲁棒性，具有广泛的应用前景。