一种基于注意力网络的病理图像分割方法

本发明公开了一种基于注意力网络的病理图像分割方法，包括：首先对病理图像进行预处理，去除噪声并平滑图像。接着构建多尺度特征提取模块，提取不同分辨率下的特征并融合生成特征图。引入注意力机制突出关键区域，分析空间关系生成关联特征图，并对边界模糊区域进行上采样增强细节，得到清晰特征图。基于清晰特征图，使用U‑Net结构进行分割预测，生成分割掩码。通过后处理优化掩码边界，平滑边缘，最终计算像素级分类概率，确定分割区域，输出分割结果。本发明有效提高了病理图像分割的精度，尤其是在边界模糊区域的分割效果。