一种基于可学习频域模块的MRI缺失模态生成方法

本申请提供一种基于可学习频域模块的MRI缺失模态生成方法，实现对脑胶质瘤医学多模态影像任意缺失模态进行重构、合成。该方法包括：获取脑肿瘤多模态MRI影像的训练集和测试集，其中，训练集和测试集包括多个样本，且每个样本包括四个原始模态图像，每个原始模态图像为可用模态或缺失模态；构建缺失模态脑肿瘤生成网络模型，其中，缺失模态脑肿瘤生成网络模型包括可学习频域模块和基于模态注意力的条件扩散模块；将训练集输入模型进行训练，并设置联合损失函数，通过每个样本的联合损失函数优化模型的参数，得到优化后的模型；将测试集中的多模态MRI影像输入优化后的模型，得到缺失模态对应的生成图像。