一种基于高效并行编码的边缘启发式医学图像分割方法

本发明涉及一种基于高效并行编码的边缘启发式医学图像分割方法。该方法针对现有医学图像分割任务中存在的问题，提出编码‑解码架构。编码阶段采用CNN与KAN‑Transformer并行编码器处理输入图像；其中，KAN‑Transformer利用小波变换对KAN网络进行降维，在保留KAN非线性建模优势的同时降低计算复杂度；两个编码器的多尺度特征通过通道注意力机制融合。在解码阶段，首先利用边缘提取模块从融合的编码特征中提取边缘信息；随后，边缘增强模块将边缘信息与解码特征融合，实现边缘信息对分割的启发。本发明通过并行编码融合CNN的局部特征提取能力与Transformer的全局依赖建模能力，结合KAN结构提升非线性表达，并引入边缘启发机制强化分割边界，有效提升了医学图像目标区域分割的精度与效率。