一种用于宫颈癌近距离放疗的临床靶区自动分割方法及系统

本发明公开了一种用于宫颈癌近距离放疗的临床靶区自动分割方法及系统，涉及医学图像分割技术领域，包括：获取待分割的三维CT图像数据和标注；对数据集中的CT图像进行预处理；构建用于临床靶区自动分割的深度学习分割模型，深度学习分割模型基于U‑Net的端到端对称结构，包括基于Transformer和CNN的混合编码器和基于金字塔级联结构的解码器；深度学习分割模型的输入为预处理后的CT图像及其对应的靶区标签，深度学习分割模型的输出为临床靶区分割结果；基于数据集划分出的训练数据训练深度学习分割模型；利用训练好的深度学习分割模型进行临床靶区分割。本发明能够实现自动化CTV分割，显著减少人为错误对靶区规划精确度的影响。