基于高效视觉状态空间解码的医学图像分割方法

本发明公开了一种基于高效视觉状态空间解码的医学图像分割方法，主要解决现有技术难以捕捉医学图像全局特征以及模型计算复杂度高的问题。方案包括：1)对输入的医学图像进行预处理；2)利用预训练的VMamba编码器和高效视觉状态空间解码器构建基于高效视觉状态空间解码的图像分割模型，其中解码器包含多个引导融合模块、高效上采样块和高效Mamba块构成；3)利用编码器提取图像特征，获得包含四个阶段的不同尺度特征图；4)通过高效视觉状态空间解码器完成特征解码与图像分割任务。本发明利用少量的参数和计算资源对多种模态的医学图像实现高效地分割，极大地减小了计算成本，并有效提升了模型在复杂环境下的分割性能。