基于多通路CNN的多模态MRI神经胶质瘤分割

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 3次 | 上传用户：ArchrSaber

【摘要】

：

由于传统卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)受卷积核尺度的限制,容易丢失磁共振成像MRI(Magnetic Resonance Imaging)脑肿瘤图像的全局信息,而且卷积、池化的过程会导致网络浅层的部分信息丢失,造成基于CNN的脑肿瘤分割特征信息不足,分割精度不高。针对上述问题,提出一种具有全局通路,同时结合网络浅层信息的多通路CNN模型,用来完成多

【作者】

：

朱婷王瑜肖洪兵曹利红

【机构】

：

北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室

【出处】

：

计算机应用与软件

【发表日期】

：

2018年04期

【关键词】

：

多模态磁共振成像神经胶质瘤浅层信息全局信息多通路卷积神经网络全自动分割 Multi-modality MRI Gliomas Shallow info

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61671028),北京市自然科学基金面上项目(4162018),北京市委组织部“高创计划”青年拔尖人才培养项目(2014000026833ZK14),北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划项目(CIT&TCD201504010),2017年研究生科研能力提升计划项目

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