一种基于深度学习的肝癌分割系统及方法

本发明提供了一种基于深度学习的肝癌分割系统及方法，双重空洞卷积模块提取输入图像的特征；注意力模块引入通道注意力机制，使用平均池化和卷积操作，提取特征图的上下文信息，再根据上下文生成一个注意力图；大核注意力门模块将编码器的输出以及解码器输出的特征图分别卷积处理，将高级特征与低级特征相结合，得到增强特征图；下采样模块将输入的特征图分别进行平均池化以及最大池化，并进行拼接；上采样模块将输入特征图生成动态偏移量，得到经过动态偏移以后的坐标，并进行动态插值上的采样；极化多尺度特征自注意力模块对输入图像，先后进行分辨率整合、通道注意力和空间注意力计算。能够精准的分割出肝细胞癌区域，从而能够有效的辅助医生进行肝癌的诊断治疗。