基于混合注意力机制的腹部CT图像分割方法

一种基于局部‑全局混合注意力机制的腹部CT图像分割方法。该方法包括将待分割的腹部CT图像输入至LG‑UNet模型，获取图像分割的可视化结果。其中，LG‑UNet模型是基于训练集训练获得的，训练集包含腹部多器官CT图像及其相应的真值。在模型结构中，通过混合注意力模块并行计算全局注意力与局部注意力，并利用可学习的动态比例系数对两者进行加权融合，从而增强模型对图像全局信息和局部细节的感知能力。混合注意力模块集成到U‑Net网络的编码器最后一个下采样层的前后，形成动态注意力调节模块。该模块在不同层次中使用不同大小的局部注意力窗口，以适应不同层次的图像特征。通过这种设计，模型能够有效融合局部和全局特征，显著提高腹部CT图像分割的准确性。