基于Mamba-HL-UNet的一种医学超声图像分割方法

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摘 要：医学超声图像常面临高噪声和边缘模糊等特点，传统的图像分割方法因采用固定的跳跃连接方法，导致出现分割图像的分辨率降低和部分细节丢失等问题。针对上述问题，本文提出一种基于双编码器和Hi-Lo注意力机制的Mamba-HL-UNet分割模型。首先，为了更好地提取特征图像的细节以及长距离依赖关系，主干网络部分引入MambaVSS编码器和ResNet50编码器。（剩余183字）

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