摘要
本发明涉及一种多模态非小细胞肺癌病灶自动分割方法及系统,所述方法包括如下步骤:获取初始PET‑CT图像,进行预处理;将PET图像和CT图像作为图像自动分割模型的输入图像,得到预测图,作为自动分割结果,所述图像自动分割模型包括依次连接的2D卷积神经网络编码器、多模态图像融合模块和多模态解码器;其中,所述2D卷积神经网络编码器用于提取CT图像和PET图像的深层和浅层特征,所述多模态图像融合模块用于融合CT图像和PET图像的互补特征,所述多模态解码器用于得到融合后的多模态图像的预测图。与现有技术相比,本发明具有图像分割性能更高,图像分割精度更高等优点。
技术关键词
自动分割方法
非小细胞肺癌
多模态
编码器
互补特征
解码器
图像多尺度
自动分割系统
图像分割精度
融合功能
模块
优化器
上采样
网络
处理单元
参数
分辨率
肿瘤
系统为您推荐了相关专利信息
融合特征
注意力
多尺度特征融合
多模态影像数据
图像
多模态信息融合
操作控制方法
生成反馈信号
控制执行器
末端执行器
数据智能采集系统
数据智能采集方法
文本关键信息
多模态信息
脚本