摘要
本发明属于医学影像分析技术领域,涉及一种基于边界感知机制的脑肿瘤分割方法,方法为:将脑肿瘤的T1、T1c、T2和Flair图像输入至训练后的图像分割模型,由其输出预测分割图像,预测分割图像即通过预测得到的具有完整肿瘤区域、肿瘤核心区域和增强肿瘤区域的脑肿瘤MRI图像;本发明提出的基于边界感知机制的脑肿瘤分割方法,通过引入边界感知机制,将边界信息融入图像分割模型,提升了模型对特征的辨别力,实现了肿瘤亚区精准分割;采用多模态融合方法,整合不同MRI序列互补信息,全面理解肿瘤特征;结合不确定性量化与基于不确定性的损失函数,为分割结果提供置信度测量,增强分割的准确性与可靠性,辅助临床医生评估预测结果。