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摘要：本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种息肉图像分割方法及系统。构建息肉图像分割模型包括：预训练网络、级联聚变部分解码器、多个多尺度移动卷积模块与轴向分层多尺度交叉逆向注意模块，待处理图像通过预训练网络提取不同分辨率的高层特征，并通过级联聚变部分解码器生成全局特征图；将每个高层特征输入与其对应的多尺度移动卷积模块，分别提取每个高层特征不同尺度的特征，得到每个高层特征对应的目标融合特征；将全局特征图与每个高层特征对应的目标融合特征输入多个轴向分层多尺度交叉逆向注意模块，最后一个轴向分层多尺度交叉逆向注意模块的输出通过Sigmoid激活函数，输出息肉图像分割预测图。本发明提高了息肉图像的分割精度。

主权项：1.一种息肉图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：构建息肉图像分割模型，所述息肉图像分割模型包括：预训练网络、级联聚变部分解码器、多个多尺度移动卷积模块与轴向分层多尺度交叉逆向注意模块；将待处理图像输入预训练网络，提取不同分辨率的高层特征；不同分辨率的高层特征通过级联聚变部分解码器进行聚合，得到全局特征图；将每个高层特征输入与其对应的多尺度移动卷积模块，分别提取每个高层特征不同尺度的特征，得到每个高层特征对应的目标融合特征，包括：将高层特征依次经过批量归一化、PReLU激活函数处理后，通过第一1x1卷积层进行降维处理，得到降维后的高层特征；将降维后的高层特征分别输入多个并列的移动倒置瓶颈卷积分支提取不同尺度的特征，得到每个分支的输出特征；将所有分支的输出特征沿通道维度进行拼接，得到综合特征图；将综合特征图依次经过批量归一化、PReLU激活函数处理后，通过第二1x1卷积层，进行升维处理，得到升维后的综合特征图；将高层特征与其对应的升维后的综合特征图进行残差连接，得到高层特征对应的目标融合特征；将全局特征图与每个高层特征对应的目标融合特征输入多个轴向分层多尺度交叉逆向注意模块，通过擦除前景识别息肉区域，最后一个轴向分层多尺度交叉逆向注意模块的输出通过Sigmoid激活函数，得到息肉图像分割预测图。

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