一种基于注意力机制的多层级多尺度颅内血肿分割方法

本发明提供了一种基于注意力机制的多层级多尺度的颅内血肿分割方法，属于图像处理与计算机视觉技术领域，旨在提高颅内血肿CT图像分割的精确度和可靠性。其步骤为：构建网络模型，准备数据集，训练网络模型，评估网络性能，微调模型，保存模型。本发明综合卷积神经网络的局部特征提取能力和Transformer模型擅长捕捉长距离依赖和全局上下文的特性，有效提高了颅内血肿CT图像分割的精确度和效率，为脑出血患者的临床诊断提供了一种更加可信的辅助手段。