一种基于改进Mamba的脑肿瘤医学图像配准方法

本发明提出了一种基于改进Mamba的脑肿瘤医学图像配准方法，通过引入边缘增强机制、轻量级U‑Net特征提取器与改进的Mamba状态空间建模模块，旨在提升对脑肿瘤医学图像的配准能力。在实验阶段，优化后的改进Mamba模型在MSD(Medical Segmentation Decathlon dataset)数据集的任务一(脑肿瘤任务)上展现出良好的表现，Dice系数达到0.34，相较于其他图像配准模型取得了一定的优势。这一创新性工作为脑肿瘤的临床研究和诊断提供了更为精准且高效的脑肿瘤医学图像配准工具，有助于满足相关领域对于高质量图像分析技术的需求。