結合正電子發射斷層掃描（PET）和計算機斷層掃描（CT）的PET/CT成像技術是目前較先進的影像學檢查手段，主要用于腫瘤篩查、良惡性鑒別診斷和分期分級。本文提出了一種基于PET/CT雙模態圖像的乳腺癌病灶分割方法，設計了一種雙路U型網絡框架，主要包括編碼器模塊、特征融合模塊和解碼器模塊三個組成部分。其中，編碼器模塊使用傳統的卷積進行單模態圖像特征提取；特征融合模塊采用協同學習特征融合技術，并使用轉換器（Transformer）提取融合圖的全局特征；解碼器模塊主要采用多層感知機以實現病灶分割。本文實驗使用實際臨床PET/CT數據評估算法的有效性，實驗結果表明乳腺癌病灶分割的精確率、召回率和準確率分別達到95.67%、97.58%和96.16%，均優于基線算法。研究結果證明了本文實驗設計的卷積與Transformer相結合的單、雙模態特征提取方式的合理性，為多模態醫學圖像分割或分類等任務的特征提取方法提供參考。