基于扩散模型的脑部肿瘤分割方法及系统

本发明公开了一种基于扩散模型的脑部肿瘤分割方法及系统，涉及医学影像和深度学习领域。所述方法包括：获取公开的三维脑部医学影像数据集，通过数据处理制作二维脑部医学图像；对二维影像进行数据预处理和数据增强操作，并按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集；搭建DiffIRseg网络模型，采取两阶段的训练策略进行训练，保存最优的模型权重参数；输入待分割的脑部影像至经训练的DiffIRseg网络，输出预测的健康影像，并通过差异分析得到脑瘤分割结果，与精标注进行对比验证。本发明通过引入健康图像先验知识和扩散模型去噪特性，不仅降低了标注成本与复杂性，还提升了脑瘤分割的准确性和效率，为临床诊断和治疗规划提供了可靠的技术支持。