结合Mamba与CNN的光声图像增强方法和装置制造方法及图纸

本公开提供了一种结合Mamba与CNN的光声图像增强方法和装置，涉及图像处理技术领域。本公开的结合Mamba与CNN的光声图像增强方法通过混合双支模型实现，混合双支模型包括CNN、Mamba U型网络和融合模块；该方法可以包括：利用CNN获取光声图像的第一像素级器官类别概率图；利用Mamba U型网络获取光声图像的第二像素级器官类别概率图；以及，通过融合模块加权融合第一像素级器官类别概率图和第二像素级器官类别概率图以得到第三像素级器官类别概率图，第三像素级器官类别概率图包括光声图像中每个像素点属于各类器官的概率值。本公开兼具高精度器官分割功能和低计算开销。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及图像处理，尤其涉及一种结合结构化空间模型（mamba）与卷积神经网络（cnn）的光声图像增强方法和装置。

技术介绍

1、光声成像（photoacoustic imaging, pai）是一种基于光声效应的混合医学影像模态，通过脉冲激光激发生物组织产生超声波信号并重建图像。该技术兼具光学成像的高对比度与超声成像的深层组织穿透能力，在脑功能成像、肿瘤早期检测等领域具有重要价值。

2、目前，光声成像的器官分割主要通过cnn、视觉变换器（vision transformer,vit）等模型实现，由于cnn受限于局部感受野，难以建模长程空间依赖关系，导致器官边界分割模糊，尤其在高噪声光声图像中分割精度显著下降。而视觉变换器虽能捕捉全局上下文，但其自注意力机制的计算复杂度与输入图像尺寸呈二次方增长（o(*n*²)），计算开销高，计算效率低，使用受限，难以应用于高分辨率的光声图像。因此，亟需一种兼具高精度分割性能与低计算开销的光声图像增强方案。

技术实现思路

1、有鉴于此，本公开提供了一种结合mamb本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种结合Mamba与CNN的光声图像增强方法，其特征在于，所述方法通过预训练的混合双支模型实现，所述混合双支模型包括CNN、Mamba U型网络和融合模块；所述方法的包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述Mamba U型网络采用对称的编码器-解码器结构；所述利用Mamba U型网络获取所述光声图像的第二像素级器官类别概率图，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述串联两级的视觉状态空间模块处理中的每级视觉状态空间模块处理包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述融合模块加权融合所述第一像素级器官类别...

【技术特征摘要】

1.一种结合mamba与cnn的光声图像增强方法，其特征在于，所述方法通过预训练的混合双支模型实现，所述混合双支模型包括cnn、mamba u型网络和融合模块；所述方法的包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述mamba u型网络采用对称的编码器-解码器结构；所述利用mamba u型网络获取所述光声图像的第二像素级器官类别概率图，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述串联两级的视觉状态空间模块处理中的每级视觉状态空间模块处理包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述融合模块加权融合所述第一像素级器官类别概率图和所述第二像素级器官类别概率图以得到第三像素级器官类别概率图，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述混合双支模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：张剑宁，赵虎林，高飞，兰恒荣，李中奇，刘佳雨，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第一医学中心，
类型：发明
国别省市：