一种基于改进的NestedUNet网络和Transformer注意力机制的脑肿瘤图像分割方法

一种基于改进的NestedUNet网络和Transformer注意力机制的脑肿瘤图像分割方法，属于医学图像处理技术领域。所述的脑肿瘤图像分割方法包括以下步骤：步骤S1：对颅脑医学影像数据进行预处理；步骤S2：模型参数初始化；步骤S3：模型训练和迭代更新；步骤S4：加载模型并实现图像分割。通过在网络中引入Transformer注意力机制、多层次的残差块和通道注意力机制，解决了传统U‑Net模型在特征提取和分割精度方面的局限性。该方法通过上下采样操作有效地捕获多尺度特征，同时利用Transformer和通道注意力机制增强重要特征的表达，提高了脑肿瘤分割的准确性和鲁棒性，显著提升了分割结果的质量。