一种基于深度残差网络的肺栓塞图像分割方法和装置

本申请涉及一种基于深度残差网络的肺栓塞图像分割方法和装置，涉及深度学习技术领域。所述方法包括：将带有肺栓塞标注区域的训练集图像输入预设的深度残差网络，提取所述训练集图像的多层图像特征；对所述多层图像特征进行特征融合，生成带有肺栓塞预测区域的分割图像；基于注意力引导机制对所述多层图像特征进行解码重建，生成带有肺栓塞预测区域的多层注意力图；根据所述分割图像、多层注意力图和训练集图像，构建综合损失函数，并基于所述综合损失函数优化所述深度残差网络的模型参数；利用优化完成的深度残差网络对待分割图像进行肺栓塞区域的分割标注。采用本方法可以提升肺栓塞图像的特征表达能力和小目标识别能力。