SE-Mask-RCNN:多参数MRI前列腺癌分割方法

来源 :浙江大学学报(工学版) | 被引量 : 1次 | 上传用户：xjl982050

【摘要】

：

为了从多参数磁共振(mp-MRI)的前列腺区域中自动提取前列腺癌病灶区域,提出新的深度卷积神经网络模型SE-Mask-RCNN.在特征图上搜索定位包含病灶的候选区域,基于候选区域实现病灶的精细分割.为了利用mp-MRI中的互补信息,通过2个并行卷积网络分别提取表观扩散系数(ADC)和T2加权(T2W)图像的特征图后进行融合,使用挤压与激励块自动提升融合特征图中的有效特征并抑制无效特征.在收集得到的

【作者】

：

黄毅鹏胡冀苏钱旭升周志勇赵文露马麒沈钧康戴亚康

【机构】

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中国科学技术大学生物医学工程学院（苏州）,中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,苏州大学附属第二医院

【出处】

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浙江大学学报(工学版)

【发表日期】

：

2021年01期

【关键词】

：

前列腺癌深度学习挤压与激励块(SE-block) Mask-RCNN 多参数磁共振成像(mp-MRI) prostate cancer deep learn

【基金项目】

：

国家重点研发计划资助项目(2018YFA0703101),江苏省重点研发计划资助项目(BE2017663),苏州市科技计划资助项目(SS2019012,SS201855,SZS201818,SYS2018010,SS201854),丽水市重点研发计划资助项目(2019ZDYF17).

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