一种基于CMUNeXt-M模型的肌少症肌肉影像分割方法

本发明涉及一种基于CMUNeXt‑M模型的肌少症肌肉影像分割方法，具体如下：采集肌少症肌肉影像数据并进行预处理；基于改进的U型编码器‑解码器构建CMUNeXt‑M网络，CMUNeXt‑M网络作为肌少症影像分割模型，模型中引入了肌肉通道特异性增强模块MCSEMv2、频域‑空间动态协同模块FSDCM和边界感知动态扩张模块BADDM；将预处理后的数据输入至肌少症影像分割模型，经过茎干网络后，再依次进行编码器特征提取和解码器特征融合与恢复操作，最终输出分割预测结果；计算混合损失函数，设计训练策略，对模型进行训练，将新获取的数据经预处理后输入至训练好的模型中，得到最终的分割结果。本发明从局部模块优化到整体模型性能进行针对性提升，可以提升肌少症肌肉影像分割的精准度。