一种基于混合专家模型的通用医学分割方法及相关设备

本发明公开了一种基于混合专家模型的通用医学分割方法及相关设备，其中方法包括：获取待分割图像；将待分割图像输入经过训练的图像分割模型，输出分割结果；图像分割模型包括：图像编码器用于对输入图像进行特征提取，获得图像特征；提示编码器用于对输入的用户提示进行特征提取，获得提示特征；图像解码器用于根据图像特征和提示特征生成图像掩码；在图像编码器的Transformer块中，采用MoPE模块替换注意力模块，根据输入数据的特征动态选择适合的专家进行处理。本发明通过MoPE模块，优化模型的参数利用效率，使其在不同医学图像分割任务中，能够根据输入数据的特征动态选择适合的专家进行处理，从而显著降低计算成本并提高分割精度。