一种基于混合分布的双层采样医学影像预训练方法及系统

本发明公开了一种基于混合分布的双层采样医学影像预训练方法及系统，结合了基于高斯分布的中心裁剪策略和基于局部梯度方向分布的掩码选择策略，用于提高医学图像预训练和分割的精度。高斯分布的中心裁剪策略通过利用符合高斯分布的基准中心点进行裁剪，使得裁剪区域更加集中于图像的主要部分；而基于局部梯度方向分布的掩码选择策略通过捕捉图像的形状特征，有效选择出医学影像中信息量较大的前景部分，从而在掩码重建过程中提高模型对图像关键特征的理解和分析能力。实验结果表明，本发明方法显著提升了医学影像分割的精度和可靠性。