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摘要
本发明公开了一种基于多模态特征融合的多任务MRI脑瘤图像分割方法,包括获取第一多模态3D MRI图像集；对第一多模态3D MRI图像进行标准化处理得到第二多模态3D MRI图像；将第二T1图像、第二T1c图像、第二T2图像和第二Flair图像输入至训练完成的脑瘤分割网络模型,得到第一ET区域分割图、第一TC区域分割图和第一WT区域分割图；得到第二ET区域分割图、第二TC区域分割图和第二WT区域分割图；将第二ET区域分割图、第二TC区域分割图和第二WT区域分割图结合成为最终的3D多类别脑瘤分割图。本发明根据三个脑瘤区域间的相互联系设计了级联的多任务分割网络结构,根据分析得到的不同模态MRI图像在分割不同的肿瘤区域时的重要性不同。
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