一种CT图像全身多肿瘤分割方法

本发明公开了一种CT图像全身多肿瘤分割方法，首先对收集的多部位、多类型肿瘤的CT图像进行预处理，然后将预处理后的图像输入预训练的器官分割模型，获取不同器官分割结果、不同部位的肿瘤局部图像；接着，利用全局和局部肿瘤分割模型提取并融合特征，同时以器官分割结果为引导信息，结合大语言模型生成的肿瘤文本提示，增强对肿瘤特异性特征的提取；最后，通过解码器逐步上采样得到精确的肿瘤分割图像。本发明整合了全局与局部特征，并以器官分割结果为引导构成位置注意力模块，增强了模型对不同器官肿瘤的适应性；通过大语言模型的肿瘤文本提示驱动机制，生成针对各肿瘤的特定超参数，提高了模型在多部位多类型肿瘤分割任务中的准确性和鲁棒性。