基于雙通道三維密集連接網絡的腦膠質瘤核磁共振成像分割算法研究

摘要:針對腦膠質瘤形狀、位置及大小的不一致性,本文提出了一種基于雙通道三維密集連接網絡的腦膠質瘤核磁共振成像(MRI)自動分割算法。該算法基于三維卷積神經網絡,在兩個通道采用不同大小卷積核,從而在不同尺度感受野下提取多尺度特征,并構造各自的密集連接塊進行特征學習與傳遞,通過特征結聯后輸入到分類層進行目標體素分類,最終實現腦膠質瘤的自動分割。為了驗證本文算法的實用性,本文采用公開的腦腫瘤分割挑戰賽數據集對網絡進行訓練與驗證,并將得到的結果與其他腦膠質瘤分割方法比較。實驗結果表明,本文所提出的算法能夠更準確地分割出不同的腫瘤病變區域,在臨床腦腫瘤疾病診斷中具有一定的應用價值。

關鍵詞:
  • 三維卷積神經網絡  
  • 密集連接塊  
  • 核磁共振成像  
  • 腦膠質瘤分割  
作者:
霍智勇; 杜帥煜; 陳釗; 戴偉達
單位:
南京郵電大學江蘇省圖像處理與圖像通信重點實驗室; 南京210003; 南京郵電大學通信與信息工程學院; 南京210003
刊名:
生物醫學工程學

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期刊名稱:生物醫學工程學

生物醫學工程學雜志緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:51-1258/R。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于1984年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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