摘要
本发明公开了一种基于深度学习的脑肿瘤区域自动分割方法及系统，属于图像分割技术领域，方法包括如下步骤：获取公开的脑肿瘤分割数据集，构建多模态脑肿瘤医学影像数据库；对多模态脑肿瘤医学影像数据库进行数据预处理；将预处理后的多模态脑肿瘤医学影像数据库按比例划分为训练集、验证集和测试集；设计基于改进TransBTS的深度学习模型LG‑FPN‑TransBTS；对模型进行训练、评估与应用。系统包括数据预处理模块、数据集划分和二次处理模块、深度学习模型构建模块、模型训练与优化模块、模型评估与应用模块。本发明显著提高了脑肿瘤图像分割的精度与鲁棒性。
