基于CNN与轻量化Transformer融合的医学影像分割方法

本发明公开了基于CNN与轻量化Transformer融合的医学影像分割方法，涉及图像分割技术领域。本发明与之前的医学影像分割方法相比，解决了传统卷积神经网络对长距离依赖建模不足、多尺度特征融合不足的问题；通过增强局部特征提取和全局特征建模能力，实现了对复杂形状和模糊边界肿瘤区域的精准分割；采用STABlock模块，结合深度卷积和逐元素乘法增强特征表达能力，同时通过混合加权池化减少特征信息丢失；引入LT模块的双重注意力机制模块捕获长距离依赖，提高分割的全局语义表达；使用轻量化的LT模块，通过局部特征接收器优化局部细节提取，结合反馈模块减少冗余计算。