一种泊松去噪与Mamba架构结合的脑部MRI图像分割方法

本发明公开了一种泊松去噪与Mamba架构结合的脑部MRI图像分割方法，包括以下步骤：步骤1，将待分割的脑部MRI图像，进行泊松去噪；步骤2，构建图像分割模型MambaNet，用于对所述脑部MRI图像进行分割；步骤3，对所述图像分割模型MambaNet进行训练并优化；步骤4，将步骤1中经过泊松去噪后的脑部MRI图像，使用步骤2中训练好的图像分割模型MambaNet进行分割，完成所述泊松去噪与Mamba架构结合的脑部MRI图像分割。提高了模型捕捉多级特征的能力，减少了过度平滑和伪影的产生，确保了跨尺度空间信息的保留，本发明在分割性能上超越了现有方法。