【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学图像处理，特别是一种涉及基于频率域特征的结直肠癌病理图像分割方法、装置及其可读存储介质。
技术介绍
1、结直肠腺癌是常见的恶性肿瘤，早期诊断对改善患者预后至关重要，病理图像作为影像学辅助诊断的核心依据，其精准分析是实现早期诊断的关键。传统的病理图像分析依赖医生的经验和肉眼观察，受主观因素影响显著，导致诊断结果的稳定性和准确性不足，且在处理大量影像数据时，人工检查效率低下，易出现漏诊或误诊，尤其在肿瘤区域的精确分割和复杂边缘识别中存在明显局限性。
2、随着人工智能与深度学习技术的发展，卷积神经网络（cnn）和transformer技术在医学影像分析中得到广泛应用，显著提升了自动化和智能化水平。其中，现有transunet模型结合了cnn与transformer的优势，在医学图像分割任务中取得进展，但仍存在缺陷：在处理肿瘤边界时，分割精度和细节恢复能力不足，复杂边缘区域的处理效果劣于人工分割；现有改进方案多局限于单一空间域或频率域的特征提取，未能实现多域特征的高效融合。
3、目前，尚无一种全面、自动...
【技术保护点】
1.一种基于频率域特征的结直肠癌病理图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于频率域特征的结直肠癌病理图像分割方法，其特征在于，步骤1中，所述多尺度频率重构模块的处理过程包括：
3.如权利要求1所述的一种基于频率域特征的结直肠癌病理图像分割方法，其特征在于，步骤3中，所述高度-宽度注意力机制包括：沿高度方向和宽度方向分别进行全局池化，计算两个方向的通道注意力权重，将所述注意力权重乘回经1×1卷积处理后的融合特征，增强关键特征并抑制冗余信息。
4.如权利要求1所述的一种基于频率域特征的结直肠癌病理图像分割...
【技术特征摘要】
1.一种基于频率域特征的结直肠癌病理图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于频率域特征的结直肠癌病理图像分割方法，其特征在于，步骤1中，所述多尺度频率重构模块的处理过程包括：
3.如权利要求1所述的一种基于频率域特征的结直肠癌病理图像分割方法，其特征在于，步骤3中，所述高度-宽度注意力机制包括：沿高度方向和宽度方向分别进行全局池化，计算两个方向的通道注意力权重，将所述注意力权重乘回经1×1卷积处理后的融合特征，增强关键特征并抑制冗余信息。
4.如权利要求1所述的一种基于频率域特征的结直肠癌病理图像分割方法，其特征在于，步骤4中，所述f-ctrans跳跃连接的处理还包括：对输入特征进行通道融合、展平及位置编码，经多层感知机处理后再进行傅里叶变换，且所述频率特征与空间特征交互融合后，通过特征重建模块恢复原始特征维度。
5.如权利要求1至4任一项所述的一种基于频率域特征的结直肠癌病理图像分割方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖丙刚，桂文涛，郑多杰，米红妹，余家斌，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：
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