【摘 要】
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针对MRI三维脑影像中对整个肿瘤病灶执行分割的运算量大、过程繁复的问题,提出一种基于深度学习的全自动分割算法。在填充锯齿状空洞的卷积通路上构建并行三维CNN,提取多尺度
【机 构】
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内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古自治区模式识别与智能图像处理重点实验室; 内蒙古工业大学信息工程学院; 上海大学计算机工程与科学学院;
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针对MRI三维脑影像中对整个肿瘤病灶执行分割的运算量大、过程繁复的问题,提出一种基于深度学习的全自动分割算法。在填充锯齿状空洞的卷积通路上构建并行三维CNN,提取多尺度图像块执行训练,捕获大范围空间信息;并利用密集连接的恒等映射特性将浅层特征叠加到网络末端,在MRI多模态图像中分割出水肿区、增强区、核心区和囊化区。在BraTS2018验证数据的实验中测试了该模型分割结果中全肿瘤、核心区和增强区的平均Dice系数分别约为0.90、0.73和0.71,与目前优秀算法的成绩相当,且具有较高的自动化集成度。
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