结合邻域自注意力和分层特征融合的医学图像分割方法

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种结合邻域自注意力和分层特征融合的医学图像分割方法，包括：获取原始医学训练数据集，所述原始医学图像训练数据包括：原始医学图像和对应的分割图标签；建立医学分割模型，利用医学图像训练数据集对医学分割模型进行训练；将待分割的医学图像输入训练好的医学分割模型得到分割图。本发明邻域自注意力NAF模块增强目标区域的轮廓和边界；采用基于深度可分离卷积的语义融合模块FMF来融合不同层次的特征以提升分割精度；同时，本发明将为医学诊断中病灶组织的检测提供坚实的理论基础和科学依据和参考。