一种基于特征交互融合的皮肤病变图像分割方法

本发明公开了一种基于特征交互融合的皮肤病变图像分割方法，涉及医学图像分割技术领域。包括以下步骤：首先对皮肤镜图像进行尺寸归一化和噪声抑制，并通过随机旋转、翻转操作扩充数据集；随后将训练数据输入网络模型进行训练，得到训练后的模型权重；最后将待分割的皮肤病变图像输入训练后的网络模型，实现皮肤病变区域的自动分割。本发明设计了聚焦特征交互融合模块，实现CNN与Transformer特征的深度互补融合；构建多尺度上下文注意力模块，通过提取局部至全局尺度的空间信息实现多尺度精确特征提取，同时保持计算效率。本发明的目的是为了解决皮肤病变图像病变区域形状复杂、大小多变、对比度低等问题，提高对皮肤病变图像的分割精度和鲁棒性。