基于机器学习的脊椎CT图像数据分割方法及系统

本发明公开了基于机器学习的脊椎CT图像数据分割方法及系统，涉及数据识别技术领域。该基于机器学习的脊椎CT图像数据分割方法，包括以下步骤：数据图像收集；多模态融合；模型构建；图像分割。本发明通过对获取的脊椎多模态图像集进行多模态图像融合得到融合脊椎图像，然后根据融合脊椎图像生成对应的融合脊椎分割掩码，接着根据融合脊椎分割掩码构建多模态脊椎图像分割模型并进行评估得到模型分割评估指数，最后将用户脊椎CT图像输入至模型分割评估指数满足对应阈值范围的多模态脊椎图像分割模型进行图像分割得到脊椎CT图像分割结果，提高了脊椎CT图像数据分割的准确性，解决了现有技术中存在脊椎CT图像数据分割的准确性低的问题。