结合改进U-Net和CMF的三维脑肿瘤图像分割方法

摘要

本发明涉及一种结合改进U‑Net和CMF的三维脑肿瘤图像分割方法，包括下列步骤：1)数据预处理；2)改进的U‑Net卷积神经网络初分割：改进的U‑Net卷积神经网络包含一个用于提取特征的分析路径和一个用于恢复目标对象的合成路径；搭建好改进的U‑Net卷积神经网络模型后，利用训练集对改进的卷积神经网络模型进行训练；在训练过程中，将患者的四种模态数据当作神经网络的四个通道输入到改进的U‑Net卷积神经网络模型中，以便网络学习到不同模态的不同特征，进行更精确的分割,得到粗分割结果；3)连续最大流算法再分割。