[发明专利]基于多色彩空间自适应融合的鲜红斑痣分割方法及装置

权利要求书

1.基于多色彩空间自适应融合的鲜红斑痣分割方法，其特征在于：其包括以下步骤：

(1)通过多色彩空间检测MCSD方法引入多个颜色空间，以增强图像颜色信息的表示；

(2)使用具有密集扩张残差块的Unet来生成不同颜色空间的候选结果；

(3)通过这些候选结果的自适应融合得到最终的分割结果；

(4)通过结构相似性损失来测量预测病变和真实病变之间的亮度、颜色和对比度差异。

2.根据权利要求1所述的基于多色彩空间自适应融合的鲜红斑痣分割方法，其特征在于：所述步骤(1)中，多个颜色空间包括：与设备无关的XYZ颜色空间、与人类对颜色感知方式接近的HSV颜色空间、亮度与色度分离的YIQ和YUV颜色空间、以及颜色感知均匀的LAB颜色空间；采用多分支并行的方式来利用这六个分支的颜色空间，捕获多种颜色空间所包含的不同颜色信息。

3.根据权利要求2所述的基于多色彩空间自适应融合的鲜红斑痣分割方法，其特征在于：所述步骤(1)中，MCSD以归一化后RGB图像作为输入，通过颜色空间转换层映射到六个分支的输入，假设X为输入图像，颜色空间C对应的分支的输入记为Xc，则

X_C＝T_CX，C∈{rgb，hsv，lab，yiq，yuv，xyz} (1)

其中T_C为RGB颜色空间到C颜色空间的变换算子，若C＝rgb时，T_C为恒等变换；若C∈{yiq，yuv，xyz}时，T_C为线性变换；若C∈{hsv，lab}时，T_C为非线性变换。

4.根据权利要求3所述的基于多色彩空间自适应融合的鲜红斑痣分割方法，其特征在于：所述步骤(2)中，使用配备DDR模块的Unet来构建每个分支的检测模型，所有分支均采用相同的U型网络结构，分支C的模型记为FC，每个分支的输出通过公式(2)计算：

设计一种稠密空洞残差DDR模块来代替堆叠卷积层，DDR模块包含16个基本单元，该单元基于ResNetV2的基本单元进行改进；首先，第二卷积层采用膨胀率为2的空洞卷积，通过基本单元的连续堆叠不断扩大模型的感受野，增加网络深度的同时提升模型对全局信息的表达；然后利用残差单元的堆叠实现卷积层的逐渐递增，每个基本单元只将新生成的特征连接到最终的输出层，提升网络的细节信息的表达。

5.根据权利要求4所述的基于多色彩空间自适应融合的鲜红斑痣分割方法，其特征在于：所述步骤(3)中，模型最终的输出图像为

Y_pred＝sigmoid(∑_Cω_cY_C+b) (3)

其中ω_c为自适应权重系数，用于控制各色彩空间对最终预测结果的贡献度，初始值为1/6，通过模型更新进行优化，b为常数项，用于平衡模型的系统误差。

6.根据权利要求5所述的基于多色彩空间自适应融合的鲜红斑痣分割方法，其特征在于：所述步骤(4)中，损失函数定义如下：

L_total(x，y_true，y_pred)＝λL_bce(y_true，y_pred)+(1-λ)L_ssim-final(x，y_true，y_pred) (9)

其中λ是介于0到1之间常数，用于平衡交叉熵损失的结构相似度损失，设置为0.5。