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摘要：本发明涉及医学图像分析领域技术领域，尤其是一种基于多模态生成对抗网络的肿瘤分割方法及系统。其中，本发明所提供的肿瘤分割方法，包括如下步骤：获取标准多模态肿瘤影像数据集，并搭建肿瘤分割生成对抗网络；利用标准多模态肿瘤影像数据集对抗式训练肿瘤分割生成对抗网络；通过训练好的肿瘤分割生成对抗网络获得肿瘤图像分割模型；获取目标患者在同一部位的多模态肿瘤影像数据；利用肿瘤图像分割模型从多模态肿瘤影像数据中分割出多模态肿瘤分割掩模图像；融合多模态肿瘤分割掩模图像获得目标患者的肿瘤分割结果图像。本发明利用多模态生成对抗网络实现了高效且准确的肿瘤分割，突破传统肿瘤分割方法在处理多模态肿瘤影像数据时的局限性。

主权项：1.一种基于多模态生成对抗网络的肿瘤分割方法，其特征在于，所述基于多模态生成对抗网络的肿瘤分割方法，包括如下步骤：获取标准多模态肿瘤影像数据集，并搭建肿瘤分割生成对抗网络；利用所述标准多模态肿瘤影像数据集，对抗式训练所述肿瘤分割生成对抗网络；通过训练好的肿瘤分割生成对抗网络，获得肿瘤图像分割模型；获取目标患者在同一部位的多模态肿瘤影像数据；利用所述肿瘤图像分割模型，从所述多模态肿瘤影像数据中分割出多模态肿瘤分割掩模图像；融合所述多模态肿瘤分割掩模图像，获得所述目标患者的肿瘤分割结果图像；所述肿瘤分割生成对抗网络包括肿瘤图像生成器和肿瘤图像判别器；所述肿瘤图像生成器依次包括生成器输入层，生成器编码网络、生成器解码网络以及生成器输出层；所述肿瘤图像判别器依次包括判别器输入层、判别器特征提取层、判别器Flatten层、判别器全连接层、判别器支持向量机层；所述利用所述标准多模态肿瘤影像数据集，对抗式训练所述肿瘤分割生成对抗网络，包括如下步骤：固定肿瘤图像判别器的参数，将未标注的标准多模态肿瘤影像数据集输入至所述肿瘤图像生成器，利用所述肿瘤图像生成器生成对应的肿瘤分割掩模图像；将所述肿瘤分割掩模图像和标注后的标准多模态肿瘤影像数据集输入至所述肿瘤图像判别器，根据肿瘤图像判别器的输出结果分别对所述肿瘤图像判别器和所述肿瘤图像生成器的参数进行调整，调整方式包括如下：若肿瘤图像判别器的输出结果为假，则固定所述肿瘤图像判别器的参数，更新所述肿瘤图像生成器的参数；利用更新后的肿瘤图像生成器的输出作为肿瘤图像判别器的输入；若肿瘤图像判别器的输出结果依旧为假，则继续固定所述肿瘤图像判别器的参数，继续更新所述肿瘤图像生成器的参数，直至其输出的结果被肿瘤图像判别器判定为真；若肿瘤图像判别器的输出结果为真，则固定所述肿瘤图像生成器的参数，更新所述肿瘤图像判别器的参数；利用更新后肿瘤图像判别器再次判断，之前输出结果为真的肿瘤图像生成器的输入，若肿瘤图像判别器的输出结果依旧为真，则停止训练；所述肿瘤图像分割模型为训练好的肿瘤分割生成对抗网络中的肿瘤图像生成器。

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百度查询： 淮安市第二人民医院 一种基于多模态生成对抗网络的肿瘤分割方法及系统