一种融合多模态影像与专家知识的医学图像分割方法

本发明公开了一种融合多模态影像与专家知识的医学图像分割方法，涉及图像分割技术领域。包括以下步骤：获取初始数据，预处理后获得处理后的数据集；构建图像分割模型，采用改进的5层3D U‑net结构，多模态特征提取与层级配准模块作为编码模块，交叉注意力提示融合模块替换底层下采样结构，专家知识双模态提示生成模块生成的专家知识提示向量输入交叉注意力提示融合模块中；将处理后的数据集输入图像分割模型中，通过损失函数更新模型权重值，获得训练好的图像分割模型；将待预测图像数据输入图像分割模型中，获得放疗靶区及危及器官分割图像。本发明能够提升放疗靶区与OAR勾画的精度、鲁棒性和临床可解释性。