基于边界增强损失的海马体分割算法

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快速准确地获得脑部核磁共振图像中海马体的体积变化情况,对阿尔兹海默症等疾病的诊断具有重要意义。海马体在大脑中占比很小且与周边结构的边界不明显,使得基于深度学习的核磁共振影像海马体分割具有一定难度。针对上述问题本文提出一种利用边界增强损失训练含注意力机制网络的海马体分割算法,主要贡献在于:1)设计了一种含注意力机制的U形三维卷积神经网络; 2)提出一种边界增强的损失函数。在解决海马体与背景因为尺寸相差过大而带来的类不平衡问题的同时,使网络在训练时更注重对海马体边界的学习。在欧洲阿尔兹海默病协会和阿兹海
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