一种基于全卷积神经网络的医学图像分割方法

本发明公开了一种基于全卷积神经网络的医学图像分割方法，包括：针对医学图像的复杂解剖结构和病理特征，采用深度学习算法对医学图像进行预处理，增强图像中的关键特征，为后续的特征提取提供更丰富的信息基础；在全卷积神经网络的特征提取阶段，引入注意力机制模块和空间金字塔池化模块学习图像中不同区域的重要性权重，自适应调整卷积核的权重分布，提取更加细粒度和有判别力的特征。通过反卷积操作和跳跃连接结构优化上采样过程，引入条件随机场模型进行后处理优化，构建多尺度特征融合模块，并采用对抗学习策略提高网络的泛化能力。本发明有效提升了医学图像分割的准确性和鲁棒性。