一种基于可逆特征生成的磁共振脑肿瘤分割方法

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一种基于可逆特征生成的磁共振脑肿瘤分割方法
申请号:CN202411859551
申请日期:2024-12-17
公开号:CN119693393B
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本发明属于数字图像处理和模式识别领域,具体涉及一种基于可逆特征生成的磁共振脑肿瘤分割方法,包括构建并训练人脑肿瘤图像分割模型,将待处理图像输入训练好的人脑肿瘤图像分割模型得到分割结果;所述人脑肿瘤图像分割模型包括多模态并行处理模块、全局‑局部特定模态特征交互模块、可逆提示生成模块、分组融合引导模块;本发明能够提升磁共振脑肿瘤图像对整个肿瘤区域、肿瘤核心区域和增强肿瘤区域的分割精度。
技术关键词
脑肿瘤图像 脑肿瘤分割方法 模态特征 前馈神经网络 融合特征 磁共振 交互特征 模块 多模态 权重特征 Gabor滤波器 Softmax函数 数字图像处理 解码器 矩阵 模式识别 注意力