基于交叉注意力与频率融合的医学图像分割方法

本发明公开了一种基于交叉注意力与频率融合的医学图像分割方法，属于医学图像分割技术领域，解决了现有医学图像分割方法分割结果准确性低和边界刻画清晰度差的问题。本发明通过在SAP模块与HAP模块之间插入一个轻量化的交叉注意力模块，将HAP特征作为查询，SAP特征作为键和值，从而获得自适应的全局补充信息，在不引入二次方计算成本的情况下增强细粒度表征，实现了多阶段特征的有效协同，克服了传统CNN方法固定感受野的局限性，以及现有Transformer方法忽视空间与通道依赖交互的缺陷，提高了分割结果的准确性，同时通过频率融合模块将特征投影到频域以进行高效的上下文建模，使得分割结果的结构刻画更加清晰。