摘要
本发明涉及医学图像分割技术领域，尤其涉及一种基于轻量化的多模态医学图像分割方法。步骤如下：收集医学图像构建数据集，对数据集中图像进行预处理，将预处理后的数据集划分为训练集和测试集；构建轻量化医学图像分割模型，模型包括图像编码器、提示编码器、掩码解码器，将训练集中的医学图像输入至轻量化医学图像分割模型中进行医学图像分割，得到模型预测的分割结果；对轻量化医学图像分割模型进行改进优化，得到参数更新后的轻量化医学图像分割模型；将测试集中的医学图像输入至参数更新后的轻量化医学图像分割模型，得到最终预测的分割结果。本方法通过优化计算效率和资源利用，可以在临床环境中帮助医生快速识别和定位病变，提高工作效率。
