多模态多级特征融合学习网络的乳腺肿瘤分割方法

本发明公开了一种多种模态多级特征融合学习网络的乳腺癌分割方法，首先，采用特定卷积核与梯度差分法，增强乳腺组织的磁共振图像的形态特征和边缘特征；其次，利用多模态、多尺度的特征提取网络从磁共振图像中提取乳腺内肿块的丰富边缘和形状特征；然后，引进跨模态特征增强模块、Transformer编码器模块和跳跃连接，实现磁共振图像的跨模态特征增强融合，并将编码器的特征组合到解码器中；最后，利用序列解码器模块对乳腺肿瘤进行分割。实验结果验证了本发明的有效性。