一种局部特征强化和全局特征优化的医学图像分类方法及装置

本发明公开了一种局部特征强化和全局特征优化的医学图像分类方法及装置，对医学图像数据进行基干网络特征提取，得到浅层特征，通过交叉注意力机制为浅层特征分配权重，设计区域优等权重重新分配模块RS，对整个影像中部分感兴趣的目标进行定位和增大并扩散权重；提出区域最优特征点保留模块RP对深层特征进行处理，通过softmax对特征点进行多方向打分，并通过综合分来保留或者舍去特征点；设计特征融合策略对特征图进行融合处理，突出浅层特征更具有代表性的特征点，保留浅层特征中相关病理的局部区域信息，同时保留深层特征中最优特征点。与现有技术相比，本发明能够进一步提高算法模型对医学图像分类相关任务的精度。