【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及肾脏肿瘤图像分割，更具体的说是涉及一种基于边界提取的肾脏肿瘤图像分割方法及系统。
技术介绍
1、肾脏肿瘤目前是十大常见肿瘤之一，每年新增病例40多万并且有15万死亡病例。肾癌是常见的急性泌尿系统疾病，人一生患肾癌的概率为1.34％。作为肾癌的前身，肾脏肿瘤的早期发现和治疗显得尤为重要。根治性肾切除术(rn)和部分肾切除术(pn)是治疗肾脏肿瘤的主要方法。医学图像分割可以帮助医生在手术中定位肿瘤，达到准确切割的目的。对内窥镜图像进行分割，有助于医生更好的识别病灶并进行切除，所以，进行内窥镜图像中肾脏肿瘤的自动准确分割对临床具有重要意义。
2、然而，由于手术过程中腹腔镜的上下移动、每位患者的身体情况不一等问题，肾脏肿瘤的大小、位置等并不是一成不变的，这就为肿瘤的识别造成困难。其次，现有的分割算法并不能准确分割，在边界识别上存在问题，会造成边界模糊等现象。并且现有的肾脏肿瘤分割算法大部分为ct图像的分割，专注于肾脏肿瘤的术前诊断。实现肿瘤位置的定位。如果对肾脏肿瘤的内窥镜图像进行自动分割，将更好的帮助医生进行手术。<...
【技术保护点】
1.一种基于边界提取的肾脏肿瘤图像分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于边界提取的肾脏肿瘤图像分割方法，其特征在于，所述通过反向注意力机制对所述不同尺度的肿瘤图像特征信息进行边缘细节信息增强具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于边界提取的肾脏肿瘤图像分割方法，其特征在于，所述获取第一输出具体包括：将Fi输入到两个卷积并行路径，分别是1x1卷积和1x1转置卷积，在矩阵乘法操作后，通过softmax操作扩充注意图，然后通过矩阵乘法融合，后经过1x1卷积与输入融合得到特征自注意输出OFSA，具体公式如下：
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【技术特征摘要】
1.一种基于边界提取的肾脏肿瘤图像分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于边界提取的肾脏肿瘤图像分割方法，其特征在于，所述通过反向注意力机制对所述不同尺度的肿瘤图像特征信息进行边缘细节信息增强具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于边界提取的肾脏肿瘤图像分割方法，其特征在于，所述获取第一输出具体包括：将fi输入到两个卷积并行路径，分别是1x1卷积和1x1转置卷积，在矩阵乘法操作后，通过softmax操作扩充注意图，然后通过矩阵乘法融合，后经过1x1卷积与输入融合得到特征自注意输出ofsa，具体公式如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于边界提取的肾脏肿瘤图像分割方法，其特征在于，所述混合解码具体包括：全连接层、transformer模块、高效transformer模块、空间注意力模块，所述全连接层输出所述融合特征信息的查询q与键k，通过所述transformer模块计算获取第一查询q1、第一键k1与第一值v1，将所述查询q与键k输入所述高效transformer模块获取第二查询q2、第二键k2与第二值v2，所...
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