基于多尺度注意力和积累学习的多任务配准与分割方法

本发明公开了一种基于多尺度注意力和积累学习的多任务配准与分割方法，实现了配准与分割任务间的相互促进与增强。本发明通过双流共享编码器实现任务间的高效特征编码、多尺度注意力模块引导模型关注于具有挑战性的区域，并且通过积累学习策略进一步提升配准和分割的精确度，高效地实现了医学图像的多任务配准与分割，获得了优于当前主流方法的配准和分割精度。本发明对于医学图像辅助的疾病诊断、病灶监测以及手术导航具有重要的临床应用意义和参考价值。