基于切面各向异性CASVim和不确定性门控UCG的脑肿瘤分割算法

本发明介绍了一种基于切面各向异性CASVim和不确定性门控UCG的脑肿瘤分割算法，属于医学图像分析技术领域。包括获取并预处理原始医学图像，利用融合多切面的视觉Mamba特征提取模块CASVim特征提取。不确定性门控模块UCG配合跳跃连接中的轻量级残差模块解码不同层次特征，通过计算通道维度标准差区分特征不确定性，减少参数量。低不确定性特征输入多视角融合模块(MPFB)，高不确定性特征经多层级解码融合。采用交叉熵融合Dice损失函数与不确定性损失函数结合的方式，确保分割结果一致性并关注模型预测不确定性。本发明在处理病灶边界模糊和复杂背景方面优势尤其明显。