基于膨胀振幅变换的领域泛化三维医学图像分割方法

本发明公开一种基于膨胀振幅变换的领域泛化三维医学图像分割方法，主要包括小批量扰动、三维图像分解、三维风格调整和三维图像合成四个过程，能有效解决临床医学场景中领域差异问题，特别是在领域标签未知的情况下，提升模型的泛化性能。首先通过小批量扰动技术对输入的三维医学图像进行预处理，以提高数据的随机性。其次利用三维图像分解技术将图像分解为内容特征和风格特征。接着采用三维风格调整，通过长方体掩模扰动特定领域的风格特征，同时保留领域不变的内容特征，以模拟潜在的领域差异。最后通过三维图像合成技术将处理后的特征重新组合，生成适应未知目标领域的医学影像。本发明能提升三维医学图像分割的性能，具有良好的通用性。