基于CLIP多模态融合网络的黑色素瘤病灶区域分割方法

本发明公开了一种基于CLIP多模态融合网络的黑色素瘤病灶区域分割方法，包括：1、构建MA‑CLIP模型；2、通过手动标注的文本‑图像对微调BLIP语言模型，构建大规模多模态数据集，划分训练集、测试集和验证集，并进行预处理；3、训练MA‑CLIP模型；4、评估MA‑CLIP模型的性能并优化参数；5、将待分割的黑色素瘤临床图像输入训练好的MA‑CLIP模型，输出分割结果。本发明能够解决传统医学数据标注不足的问题，实现临床语义对图像分割的精准引导，并提升复杂形态病灶的识别精度与边界分割能力。