基于两级特征融合的肿瘤分割模型训练方法及分割方法

本申请提供基于两级特征融合的肿瘤分割模型训练方法及分割方法，涉及医学图像分割领域，解决了现有技术肿瘤与周围组织之间界限不清，特别是形态复杂、结构多变的目标区域分割精度较低，易出现误判或漏检的的技术问题。该方法包括：获取训练样本集和测试样本集；构建图像分割卷积网络；基于训练样本集、交叉熵损失和Dice损失对所述分割卷积网络进行训练，基于测试样本集对肿瘤分割模型进行测试，得到肿瘤分割模型。本申请用于对超声图像和磁共振图像中的肿瘤区域进行分割的过程中。