一种基于EFEAVM-UNet的轻量化医学图像分割方法及系统

本发明提供了一种基于EFEAVM‑UNet的轻量化医学图像分割方法及系统，包括以下步骤：步骤1：将数据集被划分为训练集、验证集和测试集；对训练集进行数据增强操作，包括旋转、平移、缩放以及裁剪操作；步骤2：将进行数据增强后的训练集输入到EFEAVM‑UNet模型中进行训练；步骤3：利用训练后的模型对测试集进行推理和分割，获得各项指标结果，并将推理结果与真实的mask进行对比。本技术方案实现了在多个数据集上分割效果的提升，为医学图像分割领域带来了新的突破。