一种基于三轴上下文编码的脑肿瘤分割方法

本发明属于医学图像处理技术领域，涉及一种基于三轴上下文编码的脑肿瘤分割方法，将同一胶质瘤的FLAIR图像、T2图像、T1图像和T1ce图像共同输入到训练后的图像分割模型中，由其输出具有非增强坏死区域、水肿区域和增强肿瘤区域的预测分割图像；图像分割模型包括编码器和解码器；编码器包括TCE模块，TCE模块通过自适应地学习轴状面分支、冠状面分支与矢状面分支三者间的相对重要性，来实现多平面特征的动态加权融合。本发明通过针对性解决各向异性特征捕捉不足和多模态融合适应性差的问题，实现了对非增强坏死区域、水肿区域、增强肿瘤区域的高精度分割，为脑肿瘤的临床诊断和治疗规划提供了可靠的技术支持。