一种基于CNN-Transformer双分支融合的病理图像分割方法

一种基于CNN‑Transformer双分支融合的病理图像分割方法，包括步骤：一：获取病理图像数据集；二：对数据集进行预处理，采用水平翻转、垂直翻转及旋转等数据增强方法；三：构建了一种基于CNN‑Transformer双分支融合的分割网络模型PFTransCNN，该模型通过交互融合模块(Fusion)融合CNN和Transformer双分支，并通过上采样调制模块(UFM)逐步实现上采样；四：进行网络训练，使用边界损失和Dice组成的复合损失函数，使用RAdam优化器来优化模型参数，并将步骤二中处理后的数据集输入到双分支融合网络中进行端到端的训练；五：得到分割结果，通过加载步骤三中训练好的模型权重，将待分割的病理图像输入网络，最终获得分割后的图像。