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| 基于3D卷积神经网络的脑肿瘤医学图像分割优化 | |
| 作者单位： | ;1.太原理工大学信息与计算机学院 |
| 摘 要： | 针对2D卷积神级网络不能够较好地提取各模态之间的差异信息,不同的图像层肿瘤大小差异显著,且分割精度低,单模态MRI无法清晰地反映GBM的不同组织结构,提出一种基于3D多池化卷积神经网络拟解决以上实际问题。将卷积神经网络应用到脑肿瘤分割上,并针对脑肿瘤的特点,提出3D多池化卷积神经网络模型,通过多尺度的输入与多尺度的下采样,且在后端使用条件随机场(CRF)使图片尽量在边界处分割,增加图像的分割精度,克服脑肿瘤的个体差异,同时适应脑肿瘤不同图像层之间的大小位置差异。通过对100例患者的多模态磁共振图像进行分割,Dice系数达到91.64%;MRI脑肿瘤分割的改进方法可使分割精度得到明显提高,可更好地提取各模态之间的差异信息,实现适应范围更广的MRI肿瘤分割,并准确有效地分割脑肿瘤。 |
| 关 键 词： | 脑肿瘤 医学图像分割 多模态MRI 差异信息提取 多尺度采样 3D卷积神经网络 |
Optimization of brain tumor medical image segmentation based on 3D convolutional neural network |
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| Abstract: | |
| Keywords: | |