医学影像增强处理与组织边界智能识别方法

本发明涉及医学影像处理领域，公开了一种医学影像增强处理与组织边界智能识别方法，构建医学影像分割模型，可学习滤波器模块包括并行的Gabor滤波器组和LoG滤波器组；多模态特征融合模块将多个Gabor滤波器输出的纹理特征、多个LoG滤波器输出的边缘特征以及原始输入图像进行融合；Swin Transformer用于将融合特征图划分为图像块序列，并从图像块序列中提取多尺度特征图；分割头用于将多尺度特征图恢复至原始分辨率并输出分割掩码；对构建的医学影像分割模型进行训练；利用完成训练的医学影像分割模型对临床医学影像进行图像分割处理，输出能够清晰显示出不同组织结构及组织边界的像素级分割掩码。本发明可有效提升医学影像中组织边界的识别精度。