融合多模态影像的肝癌图像自动分割识别方法

本发明涉及医学影像处理技术领域，公开了融合多模态影像的肝癌图像自动分割识别方法。该方法包括在第一处理阶段获取多模态医学影像数据，并判断数据是否包含伪影干扰特征；若包含伪影干扰特征，触发第一处理流程，对数据进行时序配准处理，在第二处理阶段获取配准后的第一影像特征集，基于第一分割网络模型与第一影像特征集生成第一肿瘤边界分割结果；若不包含伪影干扰特征，触发第二处理流程，对数据进行特征增强处理，在第三处理阶段获取增强后的第二影像特征集，基于第二分割网络模型与第二影像特征集生成第二肿瘤边界分割结果。该方法可针对不同质量的多模态影像数据进行针对性处理，提升分割适应性与可靠性，满足临床应用需求。