一种基于大模型的多粒度递进优化分子影像分割方法

本发明提供了一种基于大模型的多粒度递进优化分子影像分割方法，属于医学图像分割技术领域。本发明先获取患者的病理组织图像；然后将病理组织图像输入至图像分割框架SAM模型进行第一次粒度分割，生成初步的粗粒度掩码图像；再将得到的粗粒度掩码图像输入至基于扩散模型的细粒度精炼网络中进行第二次粒度分割，最终输出带有不同组织的清晰轮廓边界且内部细节完整的分子影像分割结果。本发明通过粒度由粗到细的递进式分割方法，改善了对多中心痔核组织的病理图像的分割质量，提高图像分割的精准度、效率，同时减少对精细标注数据的依赖。