一种基于多尺度分辨率自编码和任务感知特征解耦的医学图像超分辨率分割方法
申请号:CN202510859162
申请日期:2025-06-25
公开号:CN120765931A
公开日期:2025-10-10
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于多尺度分辨率自编码和任务感知特征解耦的医学图像超分辨率分割方法,包括:采集MRI数据并进行预处理,获得多分辨率数据集;基于多尺度分辨率自编码和任务感知特征解耦,构建分割模型;基于所述多分辨率数据集对所述分割模型进行训练优化;基于训练优化后的分割模型,实现对待分割医学图像的超分辨率分割。本发明提出了多尺度分辨率自编码器结合任务感知特征解耦技术,该编码器集成了多尺度分辨率自编码机制,通过任务感知的解耦优化策略,显著提升了模型在低分辨率条件下的分割鲁棒性。本发明通过多尺度分辨率自动编码方法、任务感知的特征解耦方法、集成交互机制方法,提升了医学超分图像语义分割任务的表现。
技术关键词
图像超分辨率
感知特征
多分辨率
分割方法
多尺度
图像重建
子模块
多任务联合训练
分割医学图像
编码器模块
解码器单元
标签
像素点
语义
数据