摘要
本发明涉及前列腺MRI图像分割技术领域,特别是基于Mamba‑Unet的前列腺MRI图像分割方法,实现编码器与解码器之间不同尺度的特征有效融合,通过将来自编码器中不同层级的融合特征使用空间注意力桥段在空间轴上融合多尺度信息,然后通过通道注意力桥段中的1D卷积和全连接来捕获全局和局部信息,从而生成通道注意力图,以便更好的整合通道信息,以实现多级不同尺度的特征融合。
技术关键词
图像分割方法
并行特征融合
编码器
注意力
并行视觉
融合特征
全局平均池化
融合多尺度信息
通道
解码器
空间结构信息
卷积模块
医学图像分割
浅层特征提取
图像分割技术
状态空间模型
分支
多级特征
多尺度特征
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全息内容
语义
传输方法
凸优化技术
混合整数非线性规划
营运车辆
运动轨迹信息
轨迹预测模型
驾驶辅助方法
车辆运动轨迹
电子对抗装备
关系抽取方法
朴素贝叶斯分类器
前馈神经网络
多层神经网络模型
动作识别方法
多层感知机
卷积神经网络模块
卷积模块
网球技术
多模态生理
情绪交互方法
模态特征
交互系统
动态反馈机制