换一批基于Mamba的多路径多空洞率信息融合皮肤病变分割方法
Multi—Path Multi—Hole Rate Information Fusion Approach for Skin Lesion Segmentation Based on Mamba
摘要皮肤病变分割是辅助医生进行疾病诊断与预后评估的关键环,为了解决现有皮肤病变分割方法在感受野、边缘敏感度和多尺度上下文建模等方面仍存在局限性的问题,提出了一种基于Mamba结构的分割网络MPHUNet.该模型采用U型编解码架构,核心创新在于设计了HM Block模块,通过全局-局部-上下文三路径信息流深度融合Mam-ba与CNN优势,极大增强了模型的特征表达能力.MP Block模块通过在轴向深度卷积中引入了多个空洞率,从而在同一层中提供多种感受野,能够同时捕获局部细节和远程上下文.通过在公开皮肤数据集ISIC2017和ISIC2018上进行实验验证,结果表明MPHU-Net模型在分割性能方面具有较好的分割性能,验证了该模型的有效性.
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栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1008-1402.2026.03.002
发布时间
2026-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
安徽省自然科学基金项目（2508085MF168）
安徽理工大学医学专项培育项目（YZ2023H2C005）
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