[发明专利]一种图像分割方法、装置、存储介质和电子设备

权利要求书

1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：

获取待分割图像、以及所述待分割图像对应的超像素图像，所述待分割图像是三维医学图像；

基于图像分割模型的编码器分别对所述待分割图像、以及所述超像素图像进行编码操作，得到所述待分割图像的低层图像特征信息、以及所述超像素图像的低层边界特征信息，所述图像分割模型通过Dice损失函数和交叉熵损失函数训练得到，所述编码器包括多个编码单元，所述编码单元包括若干卷积核大小相同的卷积层，且所述编码单元中使用残差跳跃连接；

对所述低层边界特征信息进行卷积操作，得到卷积后低层边界特征信息；

融合所述卷积后低层边界特征信息、以及所述低层图像特征信息，得到初始注意力特征信息；

融合所述初始注意力特征信息、以及所述低层图像特征信息，得到关注所述待分割图像的边界信息的注意力特征信息；

基于所述低层边界特征信息、以及注意力机制，对所述注意力特征信息进行多层编码操作，得到中层图像特征信息、以及高层图像特征信息；

对所述高层图像特征信息、与所述高层图像特征信息对应的编码图像特征信息进行解码操作，得到目标特征信息，其中，所述编码图像特征信息包括编码操作得到的所述低层图像特征信息、或所述中层图像特征信息；

基于所述目标特征信息对所述待分割图像进行图像分割，得到概率预测图像，并对所述概率预测图像进行二值化处理，得到所述待分割图像对应的感兴趣区域。

2.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，基于所述低层边界特征信息、以及注意力机制，对所述注意力特征信息进行多层编码操作，得到中层图像特征信息、以及高层图像特征信息，包括：

分别对所述注意力特征信息、以及所述低层边界特征信息进行编码操作，得到中层图像特征信息、以及中层边界特征信息；

将所述中层图像特征信息、以及所述中层边界特征信息进行融合，得到目标注意力特征信息；

当所述中层图像特征信息所处的层级为预设层级时，对所述目标注意力特征信息进行编码操作，得到高层图像特征信息。

3.根据权利要求2所述的图像分割方法，其特征在于，基于所述低层边界特征信息、以及注意力机制，对所述注意力特征信息进行多层编码操作，得到中层图像特征信息、以及高层图像特征信息，还包括：

当所述中层图像特征信息所处的层级不为预设层级时，将所述中层图像特征信息更新为注意力特征信息，将所述中层边界特征信息更新为低层边界特征信息；

返回执行分别对所述注意力特征信息、以及所述低层边界特征信息进行编码操作，得到中层图像特征信息、以及中层边界特征信息的步骤。

4.根据权利要求2所述的图像分割方法，其特征在于，分别对所述注意力特征信息、以及所述低层边界特征信息进行编码操作，得到中层图像特征信息、以及中层边界特征信息，包括：

对所述注意力特征信息进行卷积操作，得到卷积后注意力特征信息；

基于残差连接，融合所述卷积后注意力特征信息、以及所述注意力特征信息，得到提取后注意力特征信息；

对所述提取后注意力特征信息进行特征采样，得到中层图像特征信息；

对所述低层边界特征信息进行编码操作，得到中层边界特征信息。

5.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，对所述高层图像特征信息、与所述高层图像特征信息对应的编码图像特征信息进行解码操作，得到目标特征信息，包括：

确定所述高层图像特征信息对应的编码图像特征信息；

对所述高层图像特征信息、以及所述编码图像特征信息进行解码操作，得到解码后图像特征信息；

将所述解码后图像特征信息更新为高层图像特征信息；

返回执行对所述高层图像特征信息、以及所述编码图像特征信息进行解码操作，得到解码后图像特征信息的步骤，直至所述编码图像特征信息为低层图像特征信息，得到目标特征信息。