基于人工智能和线性注意力的磁共振图像分割方法

本发明公开了基于人工智能和线性注意力的磁共振图像分割方法，获取磁共振图像和对应的真实标签，生成训练集和测试集；构建磁共振图像分割网络模型；利用数据集训练磁共振图像分割网络模型，以最小化总损失函数为目标，获取磁共振图像分割网络模型的最优权重；利用最优权重的磁共振图像分割网络模型对待分割的磁共振图像进行分割输出分割图。本发明提出基于泰勒展开的线性多头自注意力模块，保留了对数据间长距离依赖关系进行建模的能力，可以利用更少的内存和参数量实现高效准确的分割。