一种基于序列建模与特征增强的胫骨前肌超声图像智能检测方法

本发明公开了一种基于序列建模与特征增强的胫骨前肌超声图像智能检测方法，所述方法引入基于状态空间模型的Mamba模型，实现对序列特征的递归建模，在保持线性计算复杂度的同时有效扩大感受野；设计HSW分层移位窗口注意力模块，利用窗口自注意力机制对局部区域进行特征建模，并结合移位窗口策略实现跨窗口信息交互，增强局部特征表达能力；通过将Mamba的全局建模能力与HSW模块的局部注意力建模能力进行融合，实现局部纹理信息与全局语义信息的互补表达；构建多尺度特征金字塔结构，并结合扩展状态空间模块对融合特征进行进一步增强，使模型能够有效利用不同尺度特征信息，提高对不同尺度目标的适应能力与检测稳定性。