基于强化学习和注意力的胰腺肿瘤图像分割方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于强化学习和注意力的胰腺肿瘤图像分割方法及系统，利用三维粗分割模型提取ROI区域，并将ROI区域图像和原始图像沿着z轴切分为2D图像，利用强化学习网络从切分后的ROI区域图像中选取两个参考层，在切分后的原始图像中选择一个分割层，共同输入到带有交叉注意力特征融合模块的二维精分割模型，利用层间的交叉注意力特征融合模块，使得分割特征在分割层和参考层中进行信息的交互，得到胰腺肿瘤的分割结果；本发明利用交叉注意力机制学习不相邻2D图像的相关信息，既避免了2D神经网络无法利用层间信息来准确定位肿瘤的局限性，又避免了3D神经网络因为3D数据信息的冗余和干扰造成的肿瘤分割不准确问题。