针对多模态肺部肿瘤医学图像对比度低、病灶边界模糊，现有方法未充分考虑多模态图像信息互补性的问题，提出了面向多模态PET/CT肺部肿瘤医学图像的实例分割模型，该模型为充分利用不同模态图像的病灶共性特征进行病灶形态增强，设计融合PET和CT模态图像特征的多模态特征混合器；为增加模型对病灶区域的关注度，构造增强特征金字塔，该结构由强化特征融合模块以及多尺度特征融合器组成；为增强模型对病灶区域的定位能力，设计基于全局与局部特征强化的并行特征增强预测头模块。使用临床多模态肺部肿瘤医学图像数据集验证模型的有效性，结果表明所提模型对于肺部病灶分割的APdet、APseg、ARdet、ARseg、mAPdet和mAPseg分别为64.55%、65.53%、51.47%、52.28%、64.37%和65.41%。该模型实现对肺部肿瘤病灶区域的精确检测分割，以及对肺部肿瘤自动化辅助诊断具有积极意义。
