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申请/专利权人：江西中科九峰智慧医疗科技有限公司
摘要：本发明涉及一种多模态非小细胞肺癌病灶自动分割方法及系统，所述方法包括如下步骤：获取初始PET‑CT图像，进行预处理；将PET图像和CT图像作为图像自动分割模型的输入图像，得到预测图，作为自动分割结果，所述图像自动分割模型包括依次连接的2D卷积神经网络编码器、多模态图像融合模块和多模态解码器；其中，所述2D卷积神经网络编码器用于提取CT图像和PET图像的深层和浅层特征，所述多模态图像融合模块用于融合CT图像和PET图像的互补特征，所述多模态解码器用于得到融合后的多模态图像的预测图。与现有技术相比，本发明具有图像分割性能更高，图像分割精度更高等优点。
主权项：1.一种多模态非小细胞肺癌病灶自动分割方法，其特征在于，包括以下步骤：获取初始PET-CT图像，进行预处理；将PET图像和CT图像作为图像自动分割模型的输入图像，得到预测图，作为自动分割结果，所述图像自动分割模型包括依次连接的2D卷积神经网络编码器、多模态图像融合模块和多模态解码器；其中，所述2D卷积神经网络编码器用于提取CT图像和PET图像的深层和浅层特征，所述多模态图像融合模块用于融合CT图像和PET图像的互补特征，所述多模态解码器用于得到融合后的多模态图像的预测图。
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