一种基于SAM的多任务脑胶质瘤自动分割与IDH基因分型方法

本申请提供一种基于SAM的多任务脑胶质瘤自动分割与IDH基因分型方法，实现分割与分型任务的协同优化。该方法包括：获取脑胶质瘤多模态MRI影像数据集；对数据集进行预处理，得到预处理后的标准化数据集，并按照预设比例，将标准化数据集划分为训练集和测试集；建立基于SAM的多任务脑胶质瘤自动分割与IDH基因分型的模型，模型包括：四条支路图像编码器、特征融合模块、提示编码器、掩码解码器和IDH分类器；将训练集输入模型进行训练，并设置联合损失函数，通过联合损失函数优化模型的参数，得到优化后的模型；将测试集输入优化后的模型进行分割和IDH分型和预测，获得优化后的模型的肿瘤分割精度及IDH分型准确率。