一种快速高效的心脏磁共振图像自动分割方法

本发明涉及医学图像分割领域，具体涉及一种快速高效的心脏磁共振图像自动分割方法。首先，改进U‑Net模型，将U‑Net的4次下采样和上采样扩展为5次，增加模型的分辨率和捕捉更细致特征的能力；用MSRF模块替换U‑Net中传统的3×3卷积层，帮助模型在不同尺度上提取图像特征，使网络能够更好地捕捉多层次的信息；在U‑Net的上采样和跳跃连接之间添加scSE模块，提升模型在右心室和心肌边缘的分割能力；最后，将交叉熵损失和Dice损失结合用于训练MS‑UNet网络，以同时提高心室和心肌区域的分割精度。本发明的方法能够快速准确地分割心脏磁共振图像，提高分割速度和精度。