基于边界感知的多尺度卷积网络对心脏超声图像分割的方法

一种基于边界感知的多尺度卷积网络对心脏超声图像分割的方法，涉及图像分割技术领域，通过整合多级边缘特征增强模块、特征融合模块和多尺度特征通道增强模块于基于边界感知的多尺度卷积网络中，显著提升了心脏超声图像分割的准确性和效率。特征融合模块深入挖掘和整合来自不同网络层的信息，提高了模型对复杂心脏结构的识别能力。多尺度特征通道增强模块为网络提供了更广泛的感受野和更丰富的尺度信息，有效应对了心脏图像中存在的尺度变异问题，进而实现了更为鲁棒和适应性强的心脏MRI图像分割。