一种基于多模态特征融合的MRI脑肿瘤分割方法

本发明属于医学影像处理与分析技术领域，涉及一种基于多模态特征融合的MRI脑肿瘤分割方法，构建一个包含编码器和解码器的图像分割模型；编码器部分，首先通过标准卷积归一化激活模块和空洞卷积编码增强模块对输入的T1、T1c、T2和Flair四种模态的MRI图像进行初步特征提取，然后通过模态级特征融合模块对提取的特征进行重要性加权和选择，得到融合后的特征；解码器部分，则通过空间和通道级特征融合模块进一步提取和优化特征表示，最终通过上采样通道与空间特征融合卷积模块输出预测分割图像。本发明提高了MRI脑肿瘤分割的精度，为临床准确诊断、制定治疗计划和患者监测提供了有力的技术支持。