基于注意力机制的多模态三维医学图像分割方法

本发明公开了基于注意力机制的多模态三维医学图像分割方法，涉及医学图像分割技术领域。本发明在编码器中使用包含了多头递归光谱注意力、渐进式光谱注意力和多尺度前馈网络三个部分的MAB模块，实现了对输入数据的有效去噪和特征提取；为了有效融合双分支编码器的高低层次特征，本发明引入了带有通道注意力和空间注意力的特征融合模块；同时，为了提升分割效率，使用基于注意力机制改进的dfe特征增强模块取缔编解码结构中的瓶颈层，使其能够有效地融合输入特征和粗分割结果，增强了模型对关键特征的捕捉能力；本发明的实验结果表明，所提出的方法在MMWHS多模态数据集上的表现优于最先进的方法，突出了未来潜在的研究方向，提高医学图像分割的准确率。