一种基于编解码结构的轻量级医学2D图像分割网络

本发明涉及医学数据技术领域，具体涉及一种基于编解码结构的轻量级医学2D图像分割网络，包括：网络输入模块，从各种医学成像设备获取医学2D图像，并进行预处理、执行数据增强和归一化，获得输入图像；网络整体结构模块，用于和网络输入模块通信连接，包括压缩编码单元和解码单元，所述解码单元生成特征图；网络输出模块，通过卷积操作、激活函数和Sigmoid函数，本发明在使用时，通过创新的压缩编码单元，实现了高效特征提取与参数优化，在降低模型复杂度的同时提升分割精度，与现有技术的深度学习方法相比，通过轻量化设计便于适应资源受限的临床环境，运行更加高效，有利于解决现有技术在资源受限场景下难以部署和应用的问题。