一种基于深度学习的多模态融合胰腺分割方法和系统

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的多模态融合胰腺分割方法和系统，解决现有技术分割准确性较低的技术问题。方法包括：利用确定模态图像分割网络形成胰腺影像的确定模态三维图像；利用空间变换网络形成所述胰腺影像的变换场数据，通过所述变换场数据将所述确定模态三维图像转换为其他模态参考三维图像；利用所述确定模态图像分割网络形成所述胰腺影像的其他模态相似三维图像；通过融合所述参考三维图像和所述相似三维图像形成其他模态三维图像。实现了利用模态优化的图像分割网络和变换场数据获得其他多个模态的准确分割三维图像的快捷途经，形成的两种相关三维图像进行特征拟合和修正保证了本技术方案快速分割多模态影像结果的准确性。有效提高了多模态胰腺影像的分割效率。