基于双向注意力引导的极少样本医学图像分割方法

本发明提供了基于双向注意力引导的极少样本医学图像分割方法，包括：将双向注意力机制集成到分段任意模型的特征提取和损失函数中，来分割少样本医学图像；其中双向注意力机制包括：空间域和频域注意力模块、注意力梯度更新机制；所述空间域和频域注意力模块结合了频域特征处理和空间域特征处理；所述空间域和频域注意力模块用于捕获精细和粗略特征；所述注意力梯度更新机制用于动态调整损失权重；本发明提供的双重方法改善了特征捕获和相关性，提高了分割准确性。本发明的方法经过多个医学图像数据集的验证，仅用两个标签样本即可实现全监督的性能。