基于N-LOSAM2网络的视网膜血管分割方法

本发明提出一种基于N‑LOSAM2网络的视网膜血管分割方法，首先输入视网膜眼底图像，利用cofe‑Net对低质量图像进行预处理，将图像通过滑动的窗口裁剪成图像块，相邻的图像块有重叠部分，将得到的图像块组成图像序列，通过图像块嵌入处理输入到可学习提示层学习视网膜血管的形态和分布等医学先验知识，结合CLTransformer模块强化小血管特征的识别，使用图像编码器对嵌入的图像块特征进行编码，然后传递给掩码解码器，用户可以通过点击、框选或提供掩码的方式提供提示，模型根据提示和记忆机制，逐帧预测视网膜血管的分割掩码，并利用记忆库中之前帧的分割结果，来指导当前帧的分割，最后通过任务头输出精确的血管分割掩码，从而实现高效准确的视网膜血管分割。