基于多路径融合卷积的图像分割方法、装置、设备和介质

本申请涉及一种基于多路径融合卷积的图像分割方法、装置、设备和介质。所述方法包括：通过在编码器头部加入由卷积核大小为7×7的深度卷积和点卷积组成的浅层特征获取模块，以保留输入图像中的主要特征并降低计算成本和参数量；双分支下采样模块带有卷积分支和池化分支，通过减少特征信息的大量损失，以提高病灶分割精度；多路径融合卷积模块中的每条路径由不同数量的卷积组成，将多路径卷积和信息融合，使网络能够获取不同尺度的病灶特征和全局上下文信息，更好地适应病灶形态不一、边缘模糊等复杂情况，提高了模型的适用性；本方法满足了实际应用场景快速分割要求，并且可以从不同深度特征层中提取有效特征，提高医学图像分割效果。