摘要
本发明属于医学图像处理技术领域,针对构建具备全局建模能力且计算复杂度可控的Transformer变体仍是当前医学图像分割领域亟待突破的技术问题,本发明提出了融合多感受野卷积和转移注意力的心脏图像分割方法,包括以下步骤:S1、对训练数据进行预处理,得到处理后的训练数据;S2、构建多模态心脏图像分割模型;S3、通过处理后的训练数据对多模态心脏图像分割模型训练,得到训练完备的分割模型;S4、利用训练完备的分割模型对待测心脏图像进行分割,得到分割结果。本发明通过将卷积神经网络与全局自注意力机制深度融合,显著提升了心脏多模态图像分割的精度,增强了模型对复杂解剖结构的适应能力。