基于M-N-CDFTransUNet网络模型的肺结节分割方法

本发明公开了一种基于M‑N‑CDFTransUNet网络模型的肺结节分割方法，属于医学图像处理技术领域，其方法包括以下步骤：对LIDC‑IDRI肺部数据集图像进行格式转换；依据K‑means和图像处理方式提取出肺实质部分；建立肺结节分割数据集，并分为训练集和验证集；建立改进的TransUNet算法的肺结节分割模型；对M‑N‑CDFTransUNet网络肺结节分割模型进行训练，训练后得到优化模型；对S4得到的M‑N‑CDFTransUNet网络肺结节分割模型进行验证；用验证优化后的模型对肺部图像进行识别。本发明能够整合不同层级的特征信息，从而增强对肺结节的全面理解和识别能力，并且提高模型整体特征提取性能，且提升模型泛化能力。