一种肝脏肿瘤CT图像分割方法

本发明提出一种肝脏肿瘤CT图像分割方法，属于医学图像分割领域。针对现有肝脏肿瘤分割方法存在的局部与全局特征融合不足、边界分割精度欠佳等问题，本发明提出融合并行编码特征与边界敏感损失函数的方案。通过并行编码器并行提取CNN局部特征和Swin Transformer全局特征，利用设计的特征融合模块实现自适应加权特征融合，构造设计边界敏感自适应混合损失函数，通过可学习权重系数平衡交叉熵与Dice损失，引入拉普拉斯边界强化机制增强边缘分割精度。该方法能有效提升肝脏肿瘤区域尤其是模糊边界的识别能力，实现CT图像中肿瘤病灶的精确分割。