一种基于改进混合注意力机制和TransUnet模型的骨肿瘤医学图像分割方法

本发明公开了一种基于改进混合注意力机制和TransUnet模型的骨肿瘤医学图像分割方法，属于医学图像分割技术领域；包括：数据提取；数据标注；数据预处理；搭建分割网络模型并训练，得到ONC‑TransUnet模型，利用ONC‑TransUnet模型进行骨肿瘤医学图像等医学图像分割工作。本发明将混合注意力机制引入医学图像分割领域并对混合注意力机制进行改进，将通道注意力机制和空间注意力机制与残差结构相结合，使得模型能够更加细致的提取图像的细节以及边界。同时将改进混合注意力模块加入TransUnet模型关键位置，使得模型既能很好的提取图像的细节以及边界，又能很好的捕获和理解图像中的上下文关系，实现对骨肿瘤医学图像更为精准分割。同时，ONC‑TransUnet模型对其他医学图像数据集也有很好分割泛化性。