基于边缘计算的轻量化3D医学影像实时推理方法及系统

本发明涉及图像数据处理技术领域，具体公开了基于边缘计算的轻量化3D医学影像实时推理方法及系统，包括C++框架模型的搭建，各向异性检测及处理，分离低分辨率轴重采样，3D重采样，确定滑动窗口步长并生成权重图，利用轻量化学生模型进行预测，滑动窗口推理，图像后处理，经推理获得的预测分割图谱进行包括尺寸调整、体素连通和完整性补缺的处理，输出最终全局分割图谱的步骤。本发明采用轻量化学生模型替代传统nnUNet需5次模型推理，推理次数减少80%，单次推理时间显著缩短；同时，采用C++语言重构实现CUDA并行化，通过数据块提取、镜像变换与加权聚合算子的GPU加速，全流程性能较Python实现提升10倍以上。