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公开(公告)号:CN117710670A
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202311717200.4
申请日:2023-12-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于多种特征融合的胶质瘤影像分割方法,涉及医学图像处理技术领域,包括对获取的胶质瘤数据集进行预处理;构建基于T1和T2模态的全局特征提取器,采用编码‑解码式ViT模型逐步聚合全局语义信息;构建基于T1C、FLAIR模态和注意力机制的局部特征提取器;充分融合全局特征、局部特征和跨模态特征构建端到端分割框架,并输出精细分割结果。本发明针对胶质瘤影像各个模态的不同特点,分别构建全局特征提取器和局部特征提取器,实现多模态多级别特征融合,解决DICOM格式图像特征提取不易,以及胶质瘤形状、位置和大小多变的问题。