一种头颈MRI影像分类方法、系统、终端及存储介质

本发明公开了一种头颈MRI影像分类方法、系统及终端，所述方法包括：构建影像分类模型，包括改进后U‑Net分割模块和边缘感知学习模块；将头颈MRI影像输入到改进后U‑Net分割模块得到多尺度特征，进行聚合后得到关联特征，对关联特征进行上采样得到上采样特征，将上采样特征与多尺度特征进行适应融合感知，得到融合特征，并根据融合特征生成精细掩码；将关联特征输入到边缘感知学习模块进行语义解耦和上采样，得到三种区域掩码；根据三种区域掩码计算边缘损失；根据损失优化模型得到目标模型；获取目标头颈MRI影像，将头颈MRI影像输入到目标模型，输出头颈MRI影像的分类结果。本发明有效提高了头颈MRI影像分类结果的准确度。