一种模态自适应的MRI图像分割方法

本发明属于医学图像分割技术领域，具体涉及一种模态自适应的MRI图像分割方法。本发明对不同MRI模态的特征进行独立提取，并通过交叉注意力机制建模不同模态特征之间的相关性；同时，通过多头自注意力机制加强所建模的模态相关性特征表示，以突出有用的特征信息；此外，采用模态特定的解码器来分别得到不同模态的分割结果，从而使得每个模态的编码器在特征提取的过程中都能够根据其分割损失来学习目标区域的鉴别特征，避免了模态不完整时网络的不平衡训练问题。本发明所提出的方法能够使网络实现模态自适应，以至于在任何MRI模态组合下都可以进行有效的图像分割，解决了不完全模态情况下图像分割精度下降的问题，且无需图像合成。