一种基于多尺度融合语义增强的Transformer-CNN医学图像分割方法及系统

本发明公开了一种基于多尺度融合语义增强的Transformer‑CNN医学图像分割方法及系统，涉及图像分割技术领域，包括：采集医学图像数据，构建医学图像数据集；构建医学图像分割网络模型；通过医学图像数据集对医学图像分割网络模型进行训练；将实时采集数据输入至训练好的医学图像分割网络模型中得到医学图像分割结果。本发明采用双编码器和LGDA等模块来捕捉肾脏肿瘤的多尺度全局特征并增强表示，LGDA模块用于适应肾脏肿瘤的大小和形态变化；MLCF模块用于对主编码器信息补充；PSE模块对多尺度的全局语义信息进行捕捉，对局部上下文信息进行整合，通过SAM模块融合局部特征，实现内窥镜图像中的肾脏肿瘤定位。