一种医学图像分割模型知识蒸馏方法及系统

本发明属于医学图像分割技术领域，公开一种医学图像分割模型知识蒸馏方法及系统，该方法包括：基于U型图像分割模型的原始架构，在中间解码器层中引入蒸馏专用支路，搭建形成知识蒸馏框架，通过选择性转移任务特定的知识，实现编码器与解码器之间的选择性蒸馏；构建残差融合选择模块，整合不同蒸馏专用支路的特征，基于残差融合选择方式，融合多阶段的学生特征，匹配教师特征的维度，将跨阶段特征从教师网络转移至学生网络。本发明针对U型架构模型的新颖蒸馏框架，重点关注编码器或解码器特征的选择性蒸馏，通过选择性转移任务特定的知识，增强了U型模型在图像分割和医学图像分析等任务中的效率和性能，具备卓越性能，降低计算复杂性。