基于调和注意力的医学图像分割模型建立方法及医学图像分割方法

本发明公开了基于调和注意力的医学图像分割模型建立方法及医学图像分割方法，属于三维医学图像分割领域，模型包括：模态融合模块，利用三维CNN同时提取不同模态的空间和深度特征信息，并基于输入级融合策略进行模态融合；下采样模块，利用U‑Net网络的卷积操作对图像进行下采样、压缩空间和深度信息的同时提取语义信息；Transformer模块，利用交变位置编码获取全局和远程的信息依赖关系，并给相应的语义信息提供位置编码，从而强化空间信息；以及上采样模块，利用反卷积操作对图像进行上采样，并利用调和注意力层获取全局特征并稳定特征的分布情况。本发明能够调和三维医学图像不同平面间的特征分布情况，提高三维医学图像的分割精度。