一种基于双流大模型预训练的淋巴结结节分割方法

本发明公开了一种基于双流大模型预训练的淋巴结结节分割方法，涉及超声图像分析技术领域，基于Transformer框架构建双流大模型，双流大模型包括空间掩码重构模块和频率掩码重构模块，在MAE框架的基础上进行了改进，提出了基于空间频率双掩码的自监督训练技术，以实现超声图像内在信息的充分提取，空间掩码用于重构图像的空间特征，通过从被掩码后的图像中恢复原始图像来提取稳健的空间信息；频率掩码用于重构图像的频率特征，通过频率的转换和解码学习隐式的、高度泛化的频率信息表示；并且可以用于任意下游任务的微调，包括但不限于淋巴结结节分类、淋巴结结节检出、淋巴结结节定位等，进一步提高本方法的实用性和通用性。