一种基于MoCo的文本引导多模型医学图像分割方法

本发明提供了一种基于MoCo的文本引导多模型医学图像分割方法。通过查询编码器、第一动量编码器和第二动量编码器，结合医学图像和文本描述，进行联合学习，生成高精度的医学图像分割结果。查询编码器同时处理图像和文本数据，利用图像特征和文本特征融合进行分割；动量编码器通过动量更新机制与查询编码器的参数协同优化，提升模型性能。通过更新查询队列和动量队列中的特征，进一步增强了模型的学习能力和稳定性。损失函数基于图像特征与文本特征的相似度计算，优化查询编码器与动量编码器的参数，从而提高分割精度。本发明在医学图像分割中具有较高的准确性和鲁棒性，适用于不同的医学图像处理任务，具有重要的应用价值。