一种通过多尺度和多视图频率融合增强医学图像分割的方法

本发明涉及医学图像分割技术领域，本发明公开了一种通过多尺度和多视图频率融合增强医学图像分割的模型，名为MSFM‑UNet，MSFM‑UNet包括VSS模块、用于合并补丁的层、用于扩展补丁的层以及专用于多尺度特征聚合(MSFA)的模块。本发明通过利用多尺度特征聚合(MSFA)和多视图频率增强(MVFE)在医学图像中实现精确分割。所提出的MSFM‑UNet模型，包含了核心的VSS模块，还利用MSFA整合了不同编码器层级的特征，同时应用MVFE通过同时捕捉全局的频域信号和局部空间信息来丰富特征表示，在皮肤病变和多器官分割数据集的全面评估表明，我们提出的模型在医学图像分割任务领域表现出了强大的性能，解决了捕捉长距离相关性时遇到困难和受限的问题。