基于深度学习的脑肿瘤自动分割方法及系统

本发明公开了基于深度学习的脑肿瘤自动分割方法，首先特征增强，然后补丁嵌入与位置嵌入，使用Vision Transformer编码器捕捉远程依赖关系和全局上下文信息，从而提升模型对复杂结构的理解能力；通过集成多个Transformer层的跳跃连接，结合U‑Net架构，保留多尺度特征以进行细致解码；最后解码阶段改进，从而确保分割结果的准确性和细节。本发明还公开了基于深度学习的脑肿瘤自动分割系统。本发明能够有效处理脑部MRI图像，解决了现有分割技术在复杂肿瘤形态、噪声干扰和多尺度特征提取方面的不足，具有更高的分割精度和鲁棒性。