基于Mamba的3D医学影像掩码自编码的方法

本发明涉及一种基于Mamba的3D医学影像掩码自编码的方法，旨在优化处理3D医学影像的自编码任务，特别是解决处理长序列数据时遇到的高显存需求和计算资源消耗的问题。本发明将引入的Mamba网络架构作为自编码模型的骨干网络，优化模型处理长序列数据的能力。Mamba是基于状态空间模型的一种先进架构，结合了线性动态系统理论与神经网络的概念，有效捕获数据中的时序信息和动态特征。本发明的核心优势包括选择性扫描算法、硬件感知算法，以及高效的数据处理能力，尤其在长序列数据处理时更显优势。因此本发明不仅减轻了计算和存储的负担，还保持或提高了影像处理的精度和效率，特别适用于处理需要大量计算和高内存带宽的3D医学影像数据。