一种早产儿脑损伤的病灶自动分割方法

本发明提供一种早产儿脑损伤的病灶自动分割方法。该方法包括：对数据集进行预处理；数据集为早产儿脑损伤患者的脑MRI图像；按照预设比例将预处理后的数据集划分为训练集、测试集和验证集；搭建早产儿脑损伤的病灶自动分割网络模型；网络模型包括：PAFM模块组、CMSC模块组和3D‑UXNET组成的网络架构；将训练集输入网络模型进行训练，基于验证集调整超参数；将测试集输入训练好的网络模型，得到测试集对应的早产儿脑损伤的病灶自动分割结果。本发明通过CMSC模块的多尺度卷积提取特征，增强了对小病灶的分割能力。本方法同时利用了多种模态数据，并通过层级融合策略和模态间注意力及跨模态注意力构成的PAFM模块并行融合模态信息，从而有效提升了模型的分割性能。