一种基于原型注意力网络的高光谱脑肿瘤手术引导分割方法

本发明公开了一种基于原型注意力网络的高光谱脑肿瘤手术引导分割方法。通过以下步骤实现：通过术中高光谱成像平台采集脑肿瘤的高光谱图像数据，并构建用于训练的标准数据集；设计并构建基于原型注意力网络的高光谱图像分割模型，通过自适应聚焦重要特征，增强肿瘤与正常组织之间的差异性；使用标准数据集对模型进行训练，优化网络参数，从而提高分割精度和实时性能；将训练好的高光谱图像分割模型部署至高光谱图像采集平台，实时处理采集到的脑肿瘤高光谱图像，输出分割结果并生成手术引导信息。本发明的优点是：有效提高脑肿瘤术中实时分割的准确性和效率，为手术提供精准引导。