一种基于3D-Unet和图论分割的T1WI-fMRI图像肿瘤协同分割方法

摘要

一种基于3D‑Unet和图论分割的T1WI‑fMRI图像肿瘤协同分割方法，包括以下步骤：步骤1、获取T1WI、fMRI肿瘤分割数据集，进行预处理；步骤2、生成训练样本；步骤3、训练两个独立的3D‑Unet网络分别对T1WI和fMRI图像进行肿瘤及肿瘤亚区分割，通过网络的强大描述能力，帮助生成高质量的体素级肿瘤及肿瘤亚区/非肿瘤掩码和概率图；步骤4、基于图论方法进行细分割，在带有标签一致性约束的连续型图割模型中，利用得到的两个概率映射图及粗分割掩码，同时在T1WI和fMRI图像上产生最终的肿瘤及肿瘤亚区的分割结果。本发明实现对肿瘤及肿瘤亚区(包括肿瘤坏死，活性肿瘤，瘤周水肿)的自动、准确描述。