[发明专利]结合改进的FCNN和水平集的三维脑肿瘤图像分割方法

权利要求书

1.一种结合改进的FCNN和水平集的三维脑肿瘤图像分割方法，步骤如下：

(1)对T1、T1C、T2和FLAIR四种模态的MRI脑肿瘤图像进行去除偏置场效应和灰度归一化的预处理操；

(2)使用改进的FCNN对预处理后的脑肿瘤图像进行初分割，方法如下：

第1步：搭建的改进FCNN网络模型，该网络使用21个卷积核大小为3×3×3的卷积层Conv、2个下采样层Down、5个上采样层Up、一个级联层Concat和一个Softmax层，下采样通过采用步长为2、卷积核大小为3×3×3的卷积层实现，上采样通过采用步长为2、卷积核大小为3×3×3的反卷积层实现；

第2步：将步骤(1)预处理后的T1、T1C、T2和FLAIR四种模态MRI脑肿瘤图像作为四个通道输入到改进的FCNN进行模型的训练；

第3步：使用训练好的模型对脑肿瘤进行初分割。

(3)利用水平集方法对脑肿瘤初分割图像进行精分割：将脑肿瘤的初分割图像作为待分割图像输入到水平集方法中，利用分割目标边界信息和区域信息细化脑肿瘤的分割边界。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)的方法如下：

第1步：使用N4ITK算法对T1、T1C、T2和FLAIR四种模态的MRI脑肿瘤图像进行去除偏置场效应处理；

第2步：将去偏置场后的MRI图像进行强度归一化处理，通过减去训练图像的灰度平均值，并除以其灰度标准差，得到归一化处理的MRI图像。