一种基于边缘关注策略的肝脏影像语义分割方法

摘要

本发明公开了一种基于边缘关注策略的肝脏影像语义分割方法，其特征在于，包括步骤：S1、原始数据集的格式转换；S2、肝脏影像数据的预处理；S3、分析肝脏影像的边缘特征并设计Encoder‑Decoder深度学习框架模型，所述Encoder‑Decoder深度学习框架模型包括编码阶段和解码阶段；S4、在编码阶段，利用ResNet34残差网络和边缘关注策略模块得到边缘注意图；S5、在解码阶段，利用反卷积和边缘关注策略模块进行特征的提取以及分割图像的生成；S6、对语义分割后的图像进行降噪处理。本发明通过边缘关注策略模块与深度卷积网络训练及其融合，优化损失函数，提取肝脏影像的深度特征并分割，具有提高肝脏影像语义分割效果的特点。