一种基于深度学习的医学图像分割方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的医学图像分割方法及系统。所述分割方法包括：获取历史磁共振成像MRI模态图像；将所述历史磁共振成像MRI模态图像划分为训练集和测试集；在下采样过程中，将训练集内的任一张所述历史磁共振成像MRI模态图像中的两层相邻的不同分辨率的特征层输入到多层次特征重提取和聚合的神经网络模型中，确定分割后的MRI模态图像；两层相邻的不同分辨率的特征层包括低分辨率的特征层和高分辨率的特征层；两层相邻的不同分辨率的特征层依次经过残差卷积单元、分辨率融合单元以及聚合单元，确定分割后的MRI模态图像。采用本发明所提供的分割方法及系统能够提高图像分割准确率。