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本发明提出了一种基于维度分解注意力的两阶段三维图像分割方法，有效地克服由于目标区域与邻接组织强度相近导致的分割性能下降问题。本发明方法的第一阶段使用三维U型网络定位感兴趣区域，减少影像中无关组织的干扰，为第二阶段提供输入；第二阶段在三维U型网络中添加维度分解空间注意力和维度分解通道注意力，实现目标的准确分割。维度分解空间注意力和维度分解通道注意力均将编码器输出的特征分解为长宽深三个一维方向特征，生成注意力权重；两注意力的权重与编码器输出的特征连乘作为解码器的输入，生成最终的分割结果。本发明可以有效的利用三维图像的全部信息，增强感兴趣区域的权重，提高分割性能。

本发明涉及一种复杂点阵结构内部缺陷的三维分割方法及系统。该方法包括：获取构件的多张断层图像；构件为复杂点阵结构；对于第k张断层图像，采用集合灰度均值法对断层图像的缺陷进行识别，得到标记缺陷的缺陷图；缺陷图中采用标记矩形框标记缺陷；根据缺陷图中标记矩形框的位置坐标，对缺陷图中标记矩形框的图像进行二值化分割，得到第k张断层图像对应的二维序列图像；二维序列图像中包含分割后的缺陷；采用体绘制方法，按照所有断层图像的顺序对所有断层图像对应的二维序列图像进行三维重构，得到包括所有缺陷的三维分割图像。本发明可以实现对复杂点阵结构内部的未熔合缺陷进行三维分割，提高分割的准确度。

本发明公开了一种前列腺KVCT图像前列腺区域的3D分割方法，主要解决现有技术不能在KVCT图像上进行前列腺分割的问题。其实现步骤为：1)输入待分割前列腺KVCT三维图像，将三维图像生成超像素；2)计算超像素的15维纹理特征；3)对超像素进行一次聚类得到初始分割结果；4)对初始分割结果进行第二次聚类得到两次聚类结果；5)对两次聚类结果进行三维形态学处理得到去黏连结果；6)对序列图顶部黏连严重的图像使用配准进行分割，然后将配准分割得到的这部分序列图替换掉去黏连结果中对应的序列图，从而得到最终的分割结果。