基于边缘增强引导与CNN-Transformer网络的跟骨骨折图像分割方法

本申请公开了基于边缘增强引导与CNN‑Transformer网络的跟骨骨折图像分割方法，包括：基于收集的跟骨骨折图像，获取第一图像集；构建CNN‑Transformer混合架构的第一编码器，并提取第一图像集中的图像的多尺度特征；在第一编码器中引入边缘检测分支，提取第一图像集中的图像的骨折边缘信息；将多尺度特征以及骨折边缘信息进行逐层融合，获取图像融合特征；恢复第一图像集中的图像的分辨率并生成最终的分割结果。本申请联合图像分割任务和边缘检测任务，有效克服了现有基于编码器‑解码器结构算法在处理跟骨骨折图像时的局限性。本申请通过引入边缘检测任务，增强了对骨折边缘特征的捕捉能力，从而显著提升了分割精度。