一种基于空间域和频率域特征注意力的医学图像分割方法

本发明提出一种基于空间域和频率域特征注意力的医学图像分割方法，该方法包括：第一，选择不同模态的公开数据集，将数据集划分为训练集、测试集和验证集，并对数据集图像进行预处理操作；第二，基于编码器、解码器、跳跃连接块和加权损失函数创建医学图像分割模型，其中解码器由多尺度混合卷积模块、卷积多头自注意力模块、频率增强通道注意模块和动态分组空间注意模块构成；第三，通过所述数据集对医学图像分割模型进行训练、验证和测试；第四，将经过测试且效果良好的医学图像分割模型部署在服务器上，并使用此医学图像分割模型进行医学图像分割任务。本发明的优点在于：提升了医学图像分割模型的鲁棒性、泛化性以及在不同模态数据上的分割精度。