一种基于Mamba和UNet的2D医学图像分割方法及系统
申请号:CN202511145489
申请日期:2025-08-15
公开号:CN120997233A
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于Mamba和UNet的2D医学图像分割方法及系统,包括:收集医学图像分割数据集并进行预处理,得到训练集;构建基于Mamba和UNet的2D医学图像分割模型,所述的2D医学图像分割模型包含块嵌入层、编码器、解码器和预测生成层;设计基于梯度统计的自适应层次损失函数,在训练集上对2D医学图像分割模型进行训练;将带分割的医学图像输入训练好的模型,完成图像的分割。本发明通过创新构建基于Mamba和UNet的2D医学图像分割模型,可以实现自动化、智能化的对医学图像的分割,并具有较高的分割准确率和效率。
技术关键词
医学图像分割方法
医学图像分割模型
阶段
动态门控
医学图像分割系统
多尺度局部特征
Softmax函数
模块
空间定位信息
输出特征
融合特征
编码器特征
全局平均池化
输入解码器
上下文特征
通道