【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及ai图像分割，具体涉及一种基于小波双注意力的轻量级3d医学图像分割方法。
技术介绍
1、在医学图像分析领域，精确地对三维医学图像中的目标器官和病灶进行分割对于疾病的准确诊断和有效治疗规划至关重要。然而，面对三维医学图像的高度复杂性和信息量巨大的特点，传统的图像分割方法存在一系列挑战，主要表现在人工效率低、自动分割算法精度不足、处理速度缓慢以及模型大小庞大等方面。
2、传统的手工分割方法通常需要医学专业人员进行大量的手动标注和勾画工作，耗费大量时间和精力。此外，自动分割算法的精度存在限制，特别是在处理复杂结构和三维医学图像时，往往难以取得令人满意的结果。处理速度慢是由于三维医学图像的数据量庞大，传统算法在处理时需要耗费大量计算资源，导致分割过程时间较长。而且，一些现有的模型由于参数众多，导致模型的存储空间较大，限制了其在实际应用中的灵活性
技术实现思路
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技术实现思路
1、为了解决现有三维图像分割方案中存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种基于基于小波双注意力的轻量...
【技术保护点】
1.一种基于小波双注意力的轻量级3D医学图像分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对获取到的三维医学图像数据集进行预处理，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述数据集0进行预处理操作，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用小波压缩和双注意力机制构建三维医学图像的分割算法模型的架构，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，用于构建基于小波压缩和双注意力机制的分割模型中的三维离散小波变换层包括：
6.根据权利要求5所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于小波双注意力的轻量级3d医学图像分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对获取到的三维医学图像数据集进行预处理，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述数据集0进行预处理操作，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用小波压缩和双注意力机制构建三维医学图像的分割算法模型的架构，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，用于构建基于小波压缩和双注意力机制的分割模型中的三维离散小波变换层包括：
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