一种基于高效Transformer的UNet用于医学图像分割的方法

本发明公开了一种基于高效Transformer的UNet用于医学图像分割的方法，涉及医学图像处理技术领域。本发明通过编码器结构和Transformer能够即兼顾细节信息的提取又能建立长距离依赖关系，达到精确分割多目标医学图像；通过高效跨空间注意力机制融入到Transforme，极大降低了噪声对信号提取的影响，并增强了网络对空间信息的重建能力；该模块显著提高了医学图像的分割性能；同时，引入了TA‑Block减少模型的信息损失，同时引入Focal损函数和Dice相结合，使得模型更聚焦到边缘细节上，来实现更加精确分割结果，再进行了大量实验，结果表明，与其他方法相比，所提出的方法是有效的，并在多个数据集上取得了优异的效果。