一种基于深度学习的医学影像脑区分割优化算法

本发明公开的属于医学影像技术领域，具体为一种基于深度学习的医学影像脑区分割优化算法，包括具体步骤如下：S1，数据预处理：先收集来自不同医院的多模态医学影像数据，并进行数据标注，以标记出脑部不同组织区域的真实标签；接着对影像数据进行归一化处理，将数据的灰度值映射到[0,1]区间，以消除不同设备和扫描参数导致的灰度差异；之后对数据进行裁剪和缩放，将影像数据统一调整为相同的尺寸。本发明通过数据预处理，解决了空间分辨率不一致的问题，为后续基于注意力机制的多模态融合网络搭建提供了标准化数据输入，从源头上为多模态数据融合创造了有利条件，显著提升融合效果。