一种宫颈癌临床靶区图像分割方法

本发明提供一种宫颈癌临床靶区图像分割方法，包括以下步骤：数据预处理；构建Dense U‑Net神经网络模型；训练Dense U‑Net神经网络模型；宫颈癌临床靶区图像分割等步骤。本发明是一种基于Dense U‑Net神经网络的宫颈癌临床靶区图像分割方法，提出融合密集连接(Dense Connection)与多尺度特征融合的Dense U‑net网络，通过密集块内特征重用机制提升参数效率；跨层级联跳跃连接保留多尺度特征；混合损失函数优化小目标分割精度；轻量化设计实现临床部署可行性。