一种基于模糊学习的脑肿瘤图像加速扩散网络分割方法

本发明提供了一种基于模糊学习的脑肿瘤图像加速扩散网络分割方法，属于医学图像智能分割技术领域。解决了脑肿瘤图像因纹理模糊和边界消失导致的分割准确率低的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、对脑肿瘤图像数据集进行数据预处理；S2、对脑肿瘤图像使用3D U‑Net网络进行预分割，将得到的分割图进行迭代加噪使其成为一个纯噪声图像；S3、对纯噪声图像进行迭代去噪，使用模糊U‑Net网络学习去噪过程；S4、提前停止去噪过程，使用3D U‑Net网络对分割图进行分割得到最终的分割结果。本发明的有益效果为：分割准确率高，为脑肿瘤图像的分割提供决策支持，为医生的诊断提供了便利。