一种基于卷积网络的医学影像分割方法

本发明提出了一种基于卷积网络的医学影像分割方法，所述该医学影像分割方法包括对Synapse数据集的医学影像进行数据预处理，对医学影像分割数据进行数据增强，对经过数据预处理和数据增强的医学影像，对经过数据预处理和数据增强的医学影像，使用卷积操作提取局部特征，对经过数据预处理和数据增强的医学影像提取全局和局部混合特征，将提取出的全局特征、局部特征、混合特征进行融合，将特征进行层归一化再输入堆叠的前馈神经网络中进行分类，即可得到医学影像分割的结果，本发明CNN可以提供强大的局部特征提取能力，而Transformer则补充全局信息的处理能力，不仅能关注影像的局部细节，还能够理解影像的整体结构和上下文信息，提高医学影像分割的准确性。