基于Mamba的皮肤病变区域分割方法

基于Mamba的皮肤病变区域分割方法。属于神经网络目标检测技术领域。其解决了现有的图像分割模型无法考虑医学图像的全局信息，对于不同患者间纹理、形状和大小差异大的目标结构，分割性能不佳的技术问题。所述方法包括如下步骤：S1、对皮肤病变图像进行预处理和数据增强操作，并划分数据集；S2、构建皮肤病变区域分割模型，所述分割模型包括补丁嵌入层、编码器、解码器、跳跃连接模块、动态特征融合模块和最终投影层；S3、采用数据集对皮肤病变区域分割模型进行训练，并使用训练后的皮肤病变区域分割模型对皮肤病变图像进行病变区域分割，得到病变区域的分割结果图。