一种基于OsteoSegNet模型的股骨头图像分割方法

本发明提出了一种基于OsteoSegNet模型的股骨头图像分割方法，获取股骨头CT图像数据，将文件转换成对应的jpg图片格式，对每套CT数据进行遍历，构建数据集，同步使ISAT对图片标记处理；构建OsteoSegNet模型，通过将RCS‑OSA模块集成到C3K2模块，采用BiFormer的双向注意力机制对C2PSA改进，以及把UniRepLKNet模块和SPPF模块高效结合，通过多层次特征融合和加权双向特征金字塔结合构建颈部网络，进一步采用GhostModule优化C2f的卷积操作，对数据集进行特征提取，并进行模型训练；根据OsteoSegNet模型提取股骨头图像特征，进行特征融合，输出检测结果；本发明提高了图像分割的准确性和分割效率，以及适用于不同尺度病变的CT影像。