用于医学图像分割的上下文感知混合注意力网络

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及用于医学图像分割的上下文感知混合注意力网络，其特征在于：基于U‑Net网络架构，并在编码器和解码器之间设置多尺度特征提取模块和多尺度上下文交叉注意力模块，而在U‑Net网络架构的每个跳跃连接上设置自适应上下文特征融合模块，多尺度上下文交叉注意力模块将多尺度特征提取模块从编码器的输出中提取不同尺度的特征进行融合，过程中结合全局池化和分组卷积，动态调整不同尺度信息的注意力权重；所述自适应上下文特征融合模块引入门控机制将跳跃连接中的低级特征和高级特征进行融合，基于低级特征和高级特征的贡献调整注意力权重。本发明在不同尺度间通过交叉注意力机制优化信息交换，提升跨尺度特征一致性。