基于扩散模型和双频级联图模型的医学图像分割方法及系统

基于扩散模型和双频级联图模型的医学图像分割方法及系统，涉及图像分割技术领域。本发明利用半监督学习来分析生成样本的扩散概率分布与原始目标域中超声波噪声概率分布之间的关系，实现了从医学图像生成概率分布到医学图像分割语义表征学习的有效知识转移。通过引入图级联解码器来保持全局上下文的一致性，并引入多个辅助解码器，利用大核卷积和傅立叶变换来提取空间信息，显著提高了网络的细节恢复能力，更熟练地分割医学图像中形状各异的复杂病变区域，提高图像分割效率。通过使用基于傅立叶变换的多尺度注意门，在编码器和解码器阶段区分高频和低频，有效地整合不同频域的特征信息以减少噪声对网络训练的影响，从而提高图像分割的准确性。