基于分层多尺度CNN-Transformer的医学图像分割方法及装置

本发明公开了一种基于分层多尺度CNN‑Transformer的医学图像分割方法及装置，涉及深度学习领域，构建基于CNN‑Transformer的医学图像分割模型并训练，得到经训练的医学图像分割模型，获取待分割的医学图像并输入到经训练的医学图像分割模型，将待分割的医学图像输入到茎层中进行块分割，得到块图像，将块图像输入到编码模块，得到第1阶段的编码特征和第3阶段的编码特征；将第1阶段的编码特征和第3阶段的编码特征输入到双层特征融合模块，分别得到校准后的第1阶段的编码特征和校准后的第3阶段的编码特征；将校准后的第1阶段的编码特征和校准后的第3阶段的编码特征输入到解码单元，得到预测分割结果。本发明能够提升模型对多尺度长程依赖关系和局部空间信息建模的能力。