一种基于状态空间模型和频域的MRI脑肿瘤图像分割方法

本发明提供一种基于状态空间模型和频域的MRI脑肿瘤图像分割方法，涉及图像处理领域。该方法包括：获取待分割的脑肿瘤MRI图像并对其进行预处理；将预处理后的脑肿瘤MRI图像输入到基于状态空间模型和频域的分割网络中。本网络基于U‑Net架构，通过在瓶颈层引入状态空间模型，对特征信息进行全局上下文建模。为优化特征提取，针对输入到状态空间模型中的特征设计动态权重机制，根据输入数据动态调整三个方向特征序列的重要性，增强对脑肿瘤关键区域的关注。通过在跳跃连接中加入3D频域融合模块，减少高频噪声，增强对脑肿瘤图像整体结构的感知。本发明通过引入状态空间模型和3D频域融合模块，并动态调整特征序列的重要性，实现更高精度的脑肿瘤MRI图像分割。