一种基于多级特征提取的超声图像分割方法及系统

本发明公开了一种基于多级特征提取的超声图像分割方法及系统，本发明包括利用超声图像分割网络模型将输入的超声图像进行超声图像分割，超声图像分割网络模型包括双分支编码器、多尺度特征融合模块、多尺度特征注意力模块和解码器，双分支编码器用于提取不同尺度的小细节特征和大尺度上下文特征以及全局特征；多尺度特征融合模块融合特征后输入解码器，多尺度特征注意力模块对CNN编码器每一层特征增强后输入解码器，经过解码器解码得到分割预测图。本发明旨在解决现有多数基于深度学习的超声图像分割方法只注重捕捉局部细节和全局相关性而忽略了大尺度的上下文信息的问题，提高输入图像的信息捕获效率，提升网络的分割性能。