一种多光谱内窥镜图像智能融合方法技术

一种多光谱内窥镜图像智能融合方法，涉及医学图像处理技术领域，主要包括以下步骤：图像分通道定向增强；确定图像融合网络设计的目标；以U‑Net网络架构为基础，引入多专家编码器、医学先验增强的跨通道注意力机制、病灶自适应的光谱注意力解码器、以及物理驱动的反射率‑光照解耦模块，构建具有病理学解释性的深度学习融合网络架构；联合优化图像质量与医学先验知识构建损失函数；采集多组四通道内窥镜图像，进行分阶段渐进式训练与优化。该方法兼具多光谱特征融合能力与物理可解释性，能通过交叉注意力机制实现深层血管与黏膜纹理的跨尺度融合，显著提升早期病变的视觉辨识度与诊断特异性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医学图像处理，特别涉及一种多光谱内窥镜图像智能融合方法。

技术介绍

1、在多光谱内窥镜成像中，不同波长的光因其与生物组织的特异性相互作用而呈现差异化的诊断价值：

2、红光（600-700 nm）凭借较长的波长具有更深的组织穿透能力（约1-2 mm），可凸显深层血管结构及出血区域，尤其适用于慢性溃疡或静脉曲张的识别；

3、绿光（500-600 nm）位于血红蛋白吸收峰（540-580 nm）附近，通过选择性吸收增强浅层毛细血管网络的对比度，常用于炎症或早期肿瘤的血管异常检测；

4、蓝光（400-500 nm）因短波长的高散射特性，主要反射于黏膜表层（<0.5 mm），可强化腺体开口、微小糜烂或肠化生等细微纹理特征；

5、而白光作为宽谱复合光，提供解剖结构的基准颜色与形态信息，并通过多光谱协同分析（如光谱反射率建模）实现组织病理特征的跨尺度融合，例如结合红光的深层血管分布与蓝光的表面形态变化，可提升早期血管和黏膜病变诊断的特异性。

技术实现思路</b>

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【技术保护点】

1.一种多光谱内窥镜图像智能融合方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中的所述分阶段具体包括：

5.根据权利要求1-4中任一所述的方法，其特征在于，还包括：

【技术特征摘要】

1.一种多光谱内窥镜图像智能融合方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：史涛坪，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院海南医院，
类型：发明
国别省市：

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