摘要
本发明公开了一种基于位置感知和特征矫正的医学图像分割方法，包括：对医学图像数据预处理并划分训练集和验证集；构建基于特征校正的位置感知网络模型，基于特征校正的位置感知网络模型采用了编码器和解码器对称的UNet网络架构，编码器的输出添加位置感知模块，解码器的最后一层分类器之前添加特征校正模块；位置感知模块用于得到位置感知损失，特征校正模块用于得到征校正损失；把位置感知、特征校正损失和监督损失加权共同优化模型参数，多次优化后得到最优模型参数；将验证集输入最优模型参数的基于特征校正的位置感知网络模型中，得到医学图像分割结果。本发明在多个医学图像分割任务中表现优异，在复杂医学图像中能更好地捕捉图像的全局信息。
