一种基于边界引导与混合网络的肾脏肿瘤分割方法

本发明公开了一种基于边界引导与混合网络的肾脏肿瘤分割方法。包括：获取肾脏肿瘤的内窥镜图像；采用PVTv2作为Transformer分支主干网络提取内窥镜图像中的多尺度全局上下文特征，同时采用HardNet‑MSEG网络作为CNN分支主干网络捕获局部纹理与边缘细节特征；通过AFRF模块对Transformer分支与CNN分支的特征进行精炼与融合；基于CAMF模块对不同尺度的融合特征进行自上而下的语义校准与对齐聚合；通过边界引导加权机制实现自适应动态分配融合分支和CNN分支的预测图权重，并构建边界引导混合损失函数优化模型；对融合分支和CNN分支的预测结果进行加权融合，得到最终肾脏肿瘤分割预测图。