一种基于解剖和拓扑感知的颅内动脉多类别分割方法

本发明涉及图像分割领域，提供一种基于解剖和拓扑感知的颅内动脉多类别分割方法，包括：从获取的全脑影像中提取包含威利斯环的感兴趣区域块得到输入图像和真实标注图像。将输入图像输入预先构建的颅内动脉多类别分割模型中得到多类别的预测概率图。基于预测概率图、真实标注图像和权重图计算基于半径修正的Dice损失、血管断裂感知损失、邻接关系感知损失和多类别交叉熵损失。根据这些损失确定总体分割损失并训练模型得到训练后的颅内动脉多类别分割模型。从获取的目标全脑影像中提取包含威利斯环的目标感兴趣区域块，并输入训练后的模型得到在目标感兴趣区域块上的威利斯环多血管段的分割结果，实现对威利斯环多类别血管段的精准分割。