一种基于混合模型架构的舌象分析方法

本发明公开了一种基于混合模型架构的舌象分析方法，涉及医学影像分析技术领域，包括舌象分割、舌象检测和疾病判断三个步骤；在舌象分割阶段，通过获取图像及掩码特征，同时利用Sobel算子提取掩码的边缘特征信息，从而提升模型的准确性及对图像边缘细节的敏感度；在舌象检测和疾病判断阶段，采用多尺度特征提取机制，借助卷积神经网络对舌象图像进行多层次特征提取，能够从局部到全局捕获不同尺度的特征，确保模型对舌象表面特征的精确识别；此外，通过引入稀疏自注意力机制，有效缓解了自注意力机制在高分辨率图像上的计算负担，在保障性能的同时显著提高了对舌象全局信息的捕获能力，使得模型能够更精准地关注与疾病相关的重要特征。