摘要
本发明公开了一种医学图像的分割方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:在当前迭代去噪过程中,将当前去噪次数、待分割医学图像和当前去噪图像输入到由图像编码网络、瓶颈网络和图像解码网络构成的图像噪声模型中;获取上一迭代去噪过程中图像噪声模型中的瓶颈网络输出的上一图像瓶颈特征以及图像解码网络对应的上一解码特征数据;将上一解码特征数据输入到图像编码网络中,以及将上一图像瓶颈特征输入到瓶颈网络中;将当前去噪图像与图像解码网络输出的当前噪声图像之间的差值图像作为下一迭代去噪过程中的下一去噪图像,直到当前去噪次数满足去噪次数条件时,将当前去噪图像作为目标分割图像,提高了医学图像的分割效果。
技术关键词
图像编码
瓶颈特征
编码特征
分割医学图像
解码网络
解码输入数据
噪声模型
注意力解码
噪声图像
图像卷积特征
分割方法
输出模块
层级
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数据库生成方法
大语言模型
云端服务器
风格
文本编码器
驾驶场景数据
图像编码器
图像特征向量
挖掘方法
文本编码器
设备控制方法
设备功能控制
设备控制装置
知识图谱构建
多模态信息
语言模型预训练方法
三维医学图像数据
生成图像特征
文本编码器
图像编码器