一种基于动态注意力多尺度特征融合的三维人体体内肿瘤分割方法

一种基于动态注意力多尺度特征融合的三维人体体内肿瘤分割方法，其特征在于：包括图像采集、图像预处理、模型构建和肿瘤图像分割；本发明的有益效果在于：本发明本发明将传统3D U‑Net模型中的批量归一化BN策略替换为实例归一化IN策略；这不仅增强了模型在小批次实验中的稳定性，而且能够减少人体肿瘤与周围组织对比度相近的影响；同时模型引入了循环切片级注意力机制，有效建模了切片间的长程依赖关系，增强了模型对全局空间特征的理解；为了增强模型对肝脏肿瘤多尺度特征的表达能力，本方案提出了动态注意力多尺度特征融合模块，该模块通过通道优先卷积注意力赋权机制，动态地调整不同尺度特征的权重，并结合密集乘法连接DMC模块实现多尺度的高效融合。