【摘 要】
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全卷积神经网络通过端到端的学习方式,实现了自动分割的目的。连续的卷积和池化操作会丢失一些像素,从而使感受野的大小受到限制,提出了一种基于空洞卷积的多尺度特征提取模块(Multi-scale Feature Extraction Block based on Dilate Convolution,MD),MD模块的输出包含了多尺度特征信息;增加损失函数中关于肿瘤区域的学习权重,解决类别不平衡问题;通
【基金项目】
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吉林省科技厅项目(20180302097GX)。
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全卷积神经网络通过端到端的学习方式,实现了自动分割的目的。连续的卷积和池化操作会丢失一些像素,从而使感受野的大小受到限制,提出了一种基于空洞卷积的多尺度特征提取模块(Multi-scale Feature Extraction Block based on Dilate Convolution,MD),MD模块的输出包含了多尺度特征信息;增加损失函数中关于肿瘤区域的学习权重,解决类别不平衡问题;通过添加归一化层解决梯度消失的问题。多尺度特征提取的全卷积神经网络对完整肿瘤、核心区域、增强区域的分割的D
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