一种基于小波池化神经网络的缺血性脑卒中图像分割方法

本发明属于医疗成像技术领域，具体涉及一种基于小波池化神经网络的缺血性脑卒中图像分割方法，以下步骤：首先：以U‑Net卷积神经网络为基本网络架构，在编码路径的每个卷积块中加入卷积残差模块和卷积残差；然后将预处理后的特征图输入到编码路径的卷积块中；再然后得到第一个初步有效特征层，再经过小波池化模块进行无损采样；然后在小波池化层后连接通道注意力SE模块，通过挤压、激励与重标定进行通道特征重定向；再然后在每次下采样操作后，特征图输入金字塔扩张坐标注意力模块，通过空洞卷积和坐标注意力实现多尺度特征融合；再然后在解码路径，每次上采样操作后特征图输入到空间注意力模块，最后输出分割结果。本发明输出的分割结果更加精确。