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物理

本发明涉及一种轻量化的医学图像分割方法和系统。该方法及系统包括：对医学图像进行空间域的细节特征提取，获取细节特征图；对医学图像进行频域的语义特征提取，获取语义特征图；对细节特征图和语义特征图进行特征融合，并进行上采样获得与原图同大小分辨率的特征图，之后使用卷积实现图像分割。本发明在保证医学图像分割的准确率的同时降低了网络的参数规模和运算量，实现在CPU上的实时图像分割，解决在算力不足的情况下医学图像分割网络难以实现高精度下的实时分割问题。

权利要求 1.一种轻量化的医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 对医学图像进行空间域的细节特征提取，获取细节特征图； 对医学图像进行频域的语义特征提取，获取语义特征图； 对细节特征图和语义特征图进行特征融合，并进行上采样获得与原图同大小分辨率的特征图，之后使用卷积实现图像分割。 2.根据权利要求1所述的轻量化的医学图像分割方法，其特征在于，所述对医学图像进行空间域的细节特征提取，获取细节特征图包括： 将灰度医学图像作为输入，之后进行3个步长为2的3x 3卷积操作，其通道数分别是32、64、128； 再通过一个通道数为128的3x 3深度可分离卷积实现细节特征的提取。 3.根据权利要求1所述的轻量化的医学图像分割方法，其特征在于，所述对医学图像进行频域的语义特征提取，获取语义特征图包括： 先使用一个变换区域为8x 8的离散余弦变换将医学图像从空间域变换到频域，之后，频域特征图经过一个多尺度特征网络提取多尺度语义特征，并将之送入下一流程。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

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