一种混合结构的医学图像分割系统

本发明公开了一种混合结构的医学图像分割系统，通过结合卷积神经网络、高效通道注意力模块和Transformer，以提高分割精度和效率，对医疗图像数据集Synapse进行预处理，然后利用三层卷积神经网络进行浅层特征提取，接着通过高效通道注意力模块增强特征，再将这些高分辨率特征图输入到Transformer中进行深层特征处理，最后通过解码器部分的卷积神经网络进行上采样操作，得到最终的预测分割结果。通过在跳跃连接中加入通道注意力，增强了特征融合能力，从而提高了分割结果的准确性，为医学图像分割领域提供了一种高效的方法。