基于泊松融合数据增强的糖尿病视网膜病变分割方法

本发明公开了基于泊松融合数据增强的糖尿病视网膜病变分割方法，涉及医学图像分割技术领域。本发明包括：接收病变图像，采用基于均值坐标的泊松融合算法对病变图像进行扩充，并对其进行预处理，然后将数据集划分为训练集和测试集；构建以U‑Net++网络为基础的分割网络结构，分割网络结构中包括编码器、解码器，在编码器中，将标准卷积模块替换为残差模块，并在每一个残差模块后加入轻量化的通道注意力机制。本发明在编码器和解码器中间添加残差模块及轻量化通道注意力机制，不仅可以有助于保留原始输入信息，并在网络深度增加时保持信息的流动，使模型更好地聚焦于输入数据中的重要部分，避免信息丢失的问题，还有效的提升了模型的性能。