【摘 要】
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针对全卷积网络在脑肿瘤核磁图像分割中信息丢失严重，分割精度差等问题，提出一种基于改进Res-Unet模型的脑肿瘤核磁图像分割算法。通过将深度残差结构融入到U-Net网络得到具有104个卷积层的深层Res-Unet网络，并将dropout整合到网络中减少训练过拟合，提高了网络的深度，加强了网络对特征表达的准确度。最后引入注意力机制，充分利用脑肿瘤核磁图像的空间信息和上下文信息。该算法采用Dice系数
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针对全卷积网络在脑肿瘤核磁图像分割中信息丢失严重，分割精度差等问题，提出一种基于改进Res-Unet模型的脑肿瘤核磁图像分割算法。通过将深度残差结构融入到U-Net网络得到具有104个卷积层的深层Res-Unet网络，并将dropout整合到网络中减少训练过拟合，提高了网络的深度，加强了网络对特征表达的准确度。最后引入注意力机制，充分利用脑肿瘤核磁图像的空间信息和上下文信息。该算法采用Dice系数等指标评价，肿瘤整体区域达到0.90分，肿瘤核心区域为0.83分，肿瘤增强区域为0.80分。相比传统网络分割模型，本算法具有更好的分割性能。
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