【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及卷积神经网络，神经科学，计算机等，具体涉及基于通道和空间注意力机制医学图像语义分割方法及系统。
技术介绍
1、医学图像语义分割算法的准确率研究对于临床诊断和治疗决策、疾病早期检测和预测、科学研究和知识发现，以及自动化和智能化医疗应用等方面具有重要意义。医学图像语义分割算法的准确率直接关系到临床医生对患者的诊断和治疗决策。准确的分割结果可以提供更全面、详细和可靠的信息，帮助医生更好地理解病理变化和病情发展，从而制定更精准和个体化的治疗方案。高准确率的算法可以减少人为误差，并提高医生对医学图像的解读和理解能力。
2、医学图像语义分割算法的准确率对于疾病早期的检测和预测也具有重要意义。通过准确地分割出病变区域，可以帮助医生发现微小的病灶或异常信号，从而实现对疾病的早期诊断和干预。此外，准确的分割结果还能为疾病的进展和预后提供有价值的信息，有助于制定个性化的治疗计划和预测患者的疾病发展趋势。
3、同时，通过准确地分割医学图像中的组织结构、器官区域或病变区域，可以帮助研究人员深入了解疾病的病理特征、生理过程和...
【技术保护点】
1.一种基于通道和空间注意力机制医学图像语义分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于通道和空间注意力机制医学图像语义分割方法，其特征在于，所述S1中，所述预处理方法具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于通道和空间注意力机制医学图像语义分割方法，其特征在于，所述S2中，所述桥式通道注意模块包括特征映射的压缩模块、特征映射的转换模块和特征映射的重标定模块；所述桥式空间注意力模块包括压缩拼接模块、克难攻坚注意力权重激活提取模块和空间像素加权模块。
4.根据权利要求1所述的基于通道和空间注意力机制医学图像语义分割...
【技术特征摘要】
1.一种基于通道和空间注意力机制医学图像语义分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于通道和空间注意力机制医学图像语义分割方法，其特征在于，所述s1中，所述预处理方法具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于通道和空间注意力机制医学图像语义分割方法，其特征在于，所述s2中，所述桥式通道注意模块包括特征映射的压缩模块、特征映射的转换模块和特征映射的重标定模块；所述桥式空间注意力模块包括压缩拼接模块、克难攻坚注意力权重激活提取模块和空间像素加权模块。
4.根据权利要求1所述的基于通道和空间注意力机制医学图像语义分割方法，其特征在于，所述s3中，混合损失函数为：
5.一种基于通道和空间注意力机制医学图像语义分割...
【专利技术属性】
技术研发人员：张伟，李源，沈琼霞，蔡文妍，杨维明，李璋，刘国君，石鑫，
申请(专利权)人：湖北大学，
类型：发明
国别省市：
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