一种基于分层预训练模型的医学图像分割方法

本发明公开一种基于分层预训练模型的医学图像分割方法和系统，包括：对输入图像进行尺寸调整，进行数据增强操作；采用基于分层预训练视觉模型的编码器提取医学图像的多尺度特征，并在每个编码块前插入适配器；采用基于密集连接结构的解码器逐步恢复空间分辨率，并在每个解码器块后应用特征增强模块进行特征增强，其中，密集连接通过逐层上采样和跨层连接实现；通过三个输出头实现多尺度监督和预测，主输出头生成主分割结果，两个辅助输出头分别从中间解码层生成分割结果以提供多尺度监督信号。从而解决现有医学图像分割技术在微小病灶识别中面临的精度、准确性和效率问题，显著提高对细微边界和复杂几何形状的识别能力。