基于改进Swin UNETR网络的脑肿瘤MRI图像分割模型及方法

本发明公开了一种基于改进Swin UNETR网络的脑肿瘤MRI图像分割模型及方法，属于图像分割技术领域。本发明的脑肿瘤MRI图像分割模型，该模型以Swin UNETR为基线模型进行改进得到，包括：编码器、跳跃连接和解码器，其中，所述解码器包括多种卷积融合模块和注意力机制模块，利用多种卷积融合模块在解码器中融合不同层次的特征信息，并利用注意力机制模块将多种卷积所得到的特征信息进行聚焦。采用本发明的方案可以有效解决现有基于深度学习的医学图像分割技术存在的对脑肿瘤MRI图像分割精度不足，尤其在面对不同类型的肿瘤和变异性时，难以实现精确分割的问题，且其计算量较小，能够有效提高图像分割效率。