【摘 要】
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脑肿瘤是一种对人类健康造成严重威胁的疾病,早期诊断可以有效提高脑肿瘤患者的治愈几率。核磁共振成像（MRI）具有软组织对比度高、非侵入式和方便立体追踪等特点,已经成为诊断脑肿瘤的主要方法。由于脑肿瘤结构复杂、形状多变等原因,人工分割费时费力,因此脑肿瘤图像的自动分割对于临床治疗具有重要的研究意义。随着人工智能领域的迅速发展,深度学习在医学图像领域得到了广泛应用。基于深度学习的脑肿瘤图像分割方法可以让
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脑肿瘤是一种对人类健康造成严重威胁的疾病,早期诊断可以有效提高脑肿瘤患者的治愈几率。核磁共振成像（MRI）具有软组织对比度高、非侵入式和方便立体追踪等特点,已经成为诊断脑肿瘤的主要方法。由于脑肿瘤结构复杂、形状多变等原因,人工分割费时费力,因此脑肿瘤图像的自动分割对于临床治疗具有重要的研究意义。随着人工智能领域的迅速发展,深度学习在医学图像领域得到了广泛应用。基于深度学习的脑肿瘤图像分割方法可以让网络模型自动学习数据中的特征信息,为了提高脑肿瘤的诊断效率和分割精度,本文使用深度学习方法对脑肿瘤进行全自动分割,主要工作如下:针对现有脑肿瘤分割算法精度不高的问题,本文提出一种拥有多纤结构的双路径脑肿瘤图像分割网络（Dual Path Network with Multi-Shuffle for Brain Tumor Segmentation,DPN-MS）。该网络首先使用改进的双路径网络单元构成类似于UNet的编码—解码器结构,该网络单元在保留原有特征的同时,还在脑肿瘤的纹理、形状和边缘方面产生了新特征,提高了网络分割精度;其次,在双路径网络模块中加入多纤结构,在保证分割精度的同时减少了参数量,并且在每个网络模块中的组卷积之后加入通道随机混合模块来解决组卷积导致的精度下降问题;最后,在Tversky损失函数的基础上引入权重系数形成加权Tversky损失函数,使用该损失函数替代Dice损失函数提高了小目标的分割精度。在Brats-2018数据集上的实验结果表明,本文所提模型的平均Dice分数在增强肿瘤区、整体肿瘤区和肿瘤核心区分别达到了80.56%、90.23%和86.28%。本文提出的模型能够全自动、准确地分割出MRI图像中的病灶区域,对临床治疗脑肿瘤具有实用价值。
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