【摘 要】
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为提高胶质瘤分割精度,提出一种基于U-net的双通道特征提取(DPFE-Unet)的胶质瘤分割2D网络结构。DPFE-Unet在编码阶段采用双通道特征提取的方法进行特征提取,在解码阶段对拼接后的特征向量进行跨通道特征融合;使用批归一化处理对网络进行正则化,提高网络泛化能力并加快网络收敛速度。对整体肿瘤区域、肿瘤核心区域和增强肿瘤区域进行分割,分别得到平均Dice系数(向量的相似性系数)为89.7%
【机 构】
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贵州师范大学 物理与电子科学学院,贵州 贵阳 550001;贵州省射电天文数据处理重点实验室,贵州 贵阳 550025;贵州师范大学 物理与电子科学学院,贵州 贵阳 550001;贵州省教育厅汽车电子
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为提高胶质瘤分割精度,提出一种基于U-net的双通道特征提取(DPFE-Unet)的胶质瘤分割2D网络结构。DPFE-Unet在编码阶段采用双通道特征提取的方法进行特征提取,在解码阶段对拼接后的特征向量进行跨通道特征融合;使用批归一化处理对网络进行正则化,提高网络泛化能力并加快网络收敛速度。对整体肿瘤区域、肿瘤核心区域和增强肿瘤区域进行分割,分别得到平均Dice系数(向量的相似性系数)为89.7%,77.1%和71.8%,与U-net网络相比,对应系数分别提升9.7%,14.3%和7.8%。实验结果
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