基于Mamba模型的肺部征象分类方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种基于Mamba模型的肺部征象分类方法、系统、设备及介质，属于人工智能技术领域，其目的在于解决现有技术中计算开销大、对不同肺部疾病的肺部征象中特征捕捉能力弱的技术问题，其构建的肺部征象分类模型采用Mamba模型；Mamba模型应用状态空间方程描述训练时在每个时间步的状态更新和输出，状态更新方程为：；并对状态转移矩阵进行稀疏化处理。该方法可有效减少矩阵中非零元素的数量，并使用稀疏矩阵，从而可显著降低模型的计算开销，可以动态适应不同肺部疾病样本，对不同样本的特征的捕捉能力增强，提高对不同肺部疾病样本的特征捕获，提高对不同类型肺部疾病的肺部征象的分类准确性。