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本发明请求保护一种基于轻量级全卷积神经网络的医学图像分割方法。首先对数据集进行灰度化、归一化、对比度受限自适应直方图均衡(CLAHE)、伽马校正等预处理；然后，对训练集进行随机的提取patch和测试集顺序提取patch图以完成数据增强；接着，搭建由收缩路径(左侧)和扩张路径(右侧)组成的全卷积神经网络架构，针对图像数量较少的数据集设计留一法(leave‑one‑out)训练方法；最后，通过通道稀疏正则化训练、裁剪比例因子小于设定阈值的通道以及微调裁剪后的网络完成BN通道模型裁剪，得到轻量级全卷积神经网络，并将测试数据输入到该网络中快速测试完成图像分割。轻量级全卷积神经网络即保证了深度网络的高分割精度优势，又提高了图像分割网络的测试速度。
