| 多尺度特征融合全卷积神经网络脑肿瘤MR图像分割 |
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| 引用本文： | 席欢欢,贺松,黄旭,张硕,张慧.多尺度特征融合全卷积神经网络脑肿瘤MR图像分割[J].智能计算机与应用,2021,11(5):69-76. |
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| 作者姓名： | 席欢欢 贺松 黄旭 张硕 张慧 |
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| 作者单位： | 贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025;贵州大学医学院,贵阳550025 |
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| 摘 要： | 针对传统以及基于深度学习的脑肿瘤MR图像分割方法存在精度低、特征信息丢失等问题,提出一种多尺度特征融合全卷积神经网络的脑肿瘤MR图像分割算法.该算法首先对脑肿瘤MR图像的4种模态进行归一化处理;将得到的结果通过多尺度特征融合全卷积神经网络(MFF-FCN).该网络是在全卷积神经网络的基础上,引入5×5、7×7大小的卷积核作为其它2种通路,以提高模型的特征信息提取能力.实验结果表明,MFF-FCN网络模型在特征提取和分割精度上都有较好的表现,尤其是在全肿瘤和边缘分割上,Dice、Sensitivity、PPV等指标都有明显的提升;且单幅脑肿瘤MR图像的分割时间平均用时不到1s,实用性较强.
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| 关 键 词： | 脑肿瘤 多尺度 特征融合 全卷积神经网络 分割 |
Mr image segmentation of brain tumors by multi-scale feature fusion with full convolutional neural network |
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| XI Huanhuan,HE Song,HUANG Xu,ZHANG Shuo,ZHANG Hui.Mr image segmentation of brain tumors by multi-scale feature fusion with full convolutional neural network[J].INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS,2021,11(5):69-76. |
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| Authors: | XI Huanhuan HE Song HUANG Xu ZHANG Shuo ZHANG Hui |
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