CT颈部淋巴结自动分割的方法及系统

CT颈部淋巴结自动分割的方法及系统，包括：S1、对图像数据进行处理，通过深度卷积神经网络提取基础特征，将原有的DCNN网络替换为U‑Net Efficient网络；S2、多尺度特征融合，将S1中提取的特征输入到空洞空间金字塔池化模块中，进行多尺度特征的融合；S3、特征融合与预测，将经过空间金字塔池化模块处理的高层特征进行上采样，将采样数据与底层特征进行级联融合，通过两个分支进行分割输出；S4、训练模型，将两个分支同时进行回归，对两个分支的损失函数进行加权对模型进行优化；S5、利用模型对数据进行处理。本发明的有益效果是将颈部CT图像中的淋巴结分割任务视为一种典型的图像分割问题，能够有效地捕捉图像中的细节信息，从而实现精准的图像分割‌‌模型结构。