针对上述问题,本文提出了基于区域融合与三维卷积神经网络的肿瘤影像分割方法,重点内容安排如下1.针对当前方法对脑肿瘤子结构之间的拓扑关系挖掘不充分的问题,本文提出了一种端对端的基于分层三维卷积神经网络的脑肿瘤子结构分割方法。该方法首先通过最上层的卷积神经网络对整体肿瘤进行分割,得到了整体肿瘤区域的分割结果;然后使用整体肿瘤的分割结果乘以原始的输入数据,并将其作为中间层卷积神经网络的输入,5-Fluoracil化学结构中间层的卷积神经网络的输出是肿瘤核区域的分割结果,最后再将原始输入数据与肿瘤核分割结果相乘,并作为最下层的卷积神经网络的输入,进而得到增强肿瘤区域的分割结果。通过这种层次化的分割策略,可以使用最外围的肿瘤子结构限制其内部的肿瘤子结构的分割,该方法充分挖掘了脑肿瘤的不同子结构之间的包含关系,提高了分割结果的精度。2.针对当前方法没有高效利用多模态脑肿瘤影像的问题selleckchem,本文提出了基于多模态权值学习与三维卷积神经网络的脑肿瘤子结构分割方法。该方法利用了T1、T1Gd、T2、FLAIR四种模态的脑肿瘤影像对人体组织的成像结果不同的特点,对不同模态的影像加权,突出或者弱化某种模态的影像对分割结果的影响。此模态权值作为卷积神经网络的参数,可根据输入数据来动态学习各个模态的权值大小。该方法有效利用了不同模态脑肿瘤影像对脑肿瘤子结构的NU7441临床试验响应不同这一特点,提高了分割结果的精度。3.针对有监督学习方法对带有精确标注的肿瘤数据需求量大的问题,本文提出了基于多尺度区域融合的交互式三维肺肿瘤分割方法。该方法首先需要用户对肺肿瘤做出简单标记,在此基础上提取出肺部肿瘤图像块并对其进行多尺度上采样,然后使用超体素预分割方法将肿瘤图像块分割为不同的区域,最后基于最大相似相邻的原则对预分割区域进行融合。该方法只需用户对肿瘤做出简单标记,并且考虑了肿瘤图像在三维上的结构信息,分割速度快、精度高。