摘要
本发明公开了一种基于哈达马积的轻量化医疗图像分割系统及方法,系统包括:模型构建模块、模型改进模块、模型训练模块和图像分割模块;模型构建模块用于构建初始网络模型;模型改进模块用于对初始网络模型进行改进,得到改进后的HPGA‑UNet模型;模型训练模块用于对HPGA‑UNet模型进行训练,得到图像分割模型;图像分割模块基于图像分割模型对采集到的医疗图像进行分割,得到图像的语义分割结果。本发明改进后的图像分割模型,可以对于不同的输入图像自动学习全局特征、调整参数,具有一定的注意力和自适应性,有效降低了模型参数量和浮点计算量,相对于传统的卷积神经网络在医学图像分割精度上也有一定提升。