一种基于SAM2模型的零样本舌象分割标签生成方法技术

本发明专利技术提供了一种基于SAM2模型的零样本舌象分割标签生成方法，涉及医学图像处理技术，包括对舌象图像进行颜色通道标准化、分位数裁剪与动态对比度增强，提升图像清晰度；采用CenterNet模型检测舌头中心点，并回归舌头的宽度与高度以生成初始边界框；利用正态扰动策略生成多个候选边界框，并通过Dice系数增量计算选择最优边界框；将中心点与尺寸信息构建为提示嵌入向量；将图像纹理特征与提示信息进行融合，最终将融合特征输入至SAM2模型的掩码解码器，输出舌体区域的分割掩码。本发明专利技术实现舌象图像的自动分割标签生成，无需人工标注或显式点位提示，具备无监督提示生成、边界鲁棒性强、适应性广等优点，能够有效提升舌象医学图像的处理效率与准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医学图像处理技术，尤其涉及一种基于sam2模型的零样本舌象分割标签生成方法。

技术介绍

1、舌象作为中医诊断中极具代表性和可视化特征的诊察手段，在中医辨证论治过程中占据重要地位。随着人工智能技术和数字中医的发展，自动化舌象识别与分析系统逐渐成为中医现代化的重要研究方向。其中，舌体区域的精准分割是实现舌色舌苔分析、舌形结构建模等后续处理任务的基础环节。

2、现有的舌象分割方法主要包括传统图像处理算法(如颜色空间阈值分割、主动轮廓模型等)以及基于深度学习的图像语义分割算法(如u-net、deeplab系列等)。传统方法受限于图像采集环境与个体差异，鲁棒性较差；深度学习方法虽具备较强的拟合能力，但高度依赖大规模、高质量的人工标注数据集。实际应用中，由于舌象图像的采集受照明、角度、湿度等条件影响较大，舌体边界模糊、形态变化多样，导致标注工作存在主观性强、耗时高、成本大等问题，严重制约了舌象数据集的构建效率。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的缺陷，本专利技术所要解决的技术问题在于提出一种基本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于SAM2模型的零样本舌象分割标签生成方法，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SAM2模型的零样本舌象分割标签生成方法，其特征在于，所述步骤S3中：CenterNet模型采用融合特征金字塔网络，主干网络为HRNet-W48，分别输出1/4、1/8和1/16分辨率的特征图，通过可变形卷积将多个分辨率下的特征图统一表示，基于最大响应热图定位舌体中心点，并结合尺寸回归生成初始边界框B0。

3.如权利要求2所述的一种基于SAM2模型的零样本舌象分割标签生成方法，其特征在于，所述步骤S3中生成舌头的初始边界框B0包括如下操作：

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【技术特征摘要】

1.一种基于sam2模型的零样本舌象分割标签生成方法，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sam2模型的零样本舌象分割标签生成方法，其特征在于，所述步骤s3中：centernet模型采用融合特征金字塔网络，主干网络为hrnet-w48，分别输出1/4、1/8和1/16分辨率的特征图，通过可变形卷积将多个分辨率下的特征图统一表示，基于最大响应热图定位舌体中心点，并结合尺寸回归生成初始边界框b0。

3.如权利要求2所述的一种基于sam2模型的零样本舌象分割标签生成方法，其特征在于，所述步骤s3中生成舌头的初始边界框b0包括如下操作：

4.如权利要求3所述的一种基于sam2模型的零样本舌象分割标签生成方法，其特征在于，所述初始边界框b0的宽度width为w，高度height为h，生成n个候选边界框bi，且满足如下关系式：

5.如权利要求4所述的一种基于sam2模型的零样本舌象分割标签生成方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏松志，周奕阳，吴航星，林勇，林斯华，
申请(专利权)人：观健在厦门智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：