一种基于电路自举和SNN的脑肿瘤分类方法及系统

本发明提供了一种基于电路自举和SNN的脑肿瘤分类方法及系统，属于医学影像分析技术领域，SNN模型包括特征提取层、至少一个脉冲神经单元以及输出脉冲神经元层，脉冲神经单元包括第一脉冲神经元层和自举电路；其方法包括：基于特征提取层对接收的加密磁共振图像进行脉冲特征提取，获得加密脉冲特征；基于第一脉冲神经元层对加密脉冲特征进行脉冲传递，获得加密脉冲序列；基于自举电路对加密脉冲序列进行噪声抑制，获得优化加密脉冲序列；基于输出脉冲神经元层对优化加密脉冲序列进行输出脉冲传递，获得脑肿瘤分类结果。本发明利用自举电路在加密域中实现噪声抑制，降低了计算复杂度，提高了分类效率，且通过使用SNN模型，降低了功耗需求。