【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医学高光谱图像处理，具体涉及一种基于医学高光谱图像分割网络的图像分割方法。
技术介绍
1、医学图像分割涉及多种成像模式，包括x光片和ct扫描等灰度技术，以及用于内窥镜和病理显微镜的rgb成像。这些传统技术尽管在医学应用中已取得了重要成果，但在捕捉生物组织的完整光谱信息方面仍存在局限。为了解决这一问题，研究人员越来越多地采用高光谱成像（hsi）。医学高光谱成像（mhsi）突破了rgb系统的三色限制，能够捕捉从可见光到近红外的连续光谱，生成包含高分辨率光谱特征的三维数据立方体。mhsi通过不同光谱带上单个像素的强度变化，能够区分正常与异常组织，显示出增强组织表征的潜力。mhsi具有显著优势。它实现了非侵入性、无需标记的组织检查，减少了对造影剂和侵入性活检的需求。丰富的光谱信息能够检测并表征常规成像无法识别的微小组织异常。此外，mhsi的多维数据适合复杂计算分析，可提取复杂的模式和生物标志物，提升诊断和预后的准确性。实验结果显示，mhsi在病理图像分割方面优于传统rgb成像，因此具有广泛应用前景。
2、近年来，一种新...
【技术保护点】
1.一种基于医学高光谱图像分割网络的图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，获取医学高光谱图像样本集，所述医学高光谱图像样本集包括第一图像样本集、第二图像样本集和光谱切片的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的图像分割方法，其特征在于，所述光谱编码器包括多层级光谱Mamba增强层，每层光谱Mamba增强层包括光谱Mamba增强模块，所述光谱Mamba增强模块包括序列化块和光谱Mamba增强块，所述光谱Mamba增强模块的处理过程包括：
4.根据权利要求3所述的图像分割方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种基于医学高光谱图像分割网络的图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，获取医学高光谱图像样本集，所述医学高光谱图像样本集包括第一图像样本集、第二图像样本集和光谱切片的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的图像分割方法，其特征在于，所述光谱编码器包括多层级光谱mamba增强层，每层光谱mamba增强层包括光谱mamba增强模块，所述光谱mamba增强模块包括序列化块和光谱mamba增强块，所述光谱mamba增强模块的处理过程包括：
4.根据权利要求3所述的图像分割方法，其特征在于，将第一图像样本集的子集特征输入所述序列化块，转换为特征序列，将所述特征序列经过位置编码得到编码序列的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的图像分割方法，其特征在于，所述光谱 mamba增强块包括mamba块和光谱通道注意力块，其中，所述mamba块的处理过程表示为：
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐武建，万欢，邹逸文，温明浩，魏欣，
申请(专利权)人：江西师范大学，
类型：发明
国别省市：
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