【摘 要】
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针对脑胶质瘤分割困难,医生工作量大并且人工勾画的准确性高度依赖医生的经验,存在不能保证勾画的准确率等问题,文章提出了基于Unet的多模态脑胶质瘤病灶自动获取模型,实现对脑肿瘤的精准分割.首先根据Unet网络架构构建脑胶质瘤病灶自动获取模型,然后对不同模态的图像进行数据扩增和标准化处理后,作为网络的输入,使用dice loss来进行训练,最终得到多模态脑胶质瘤自动获取模型.实验结果显示,在Brats2017多模态脑胶质瘤数据集中,1-dice总体呈现递减,hard-dice和iou不断增加,实验效果良好.
【机 构】
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徐州医科大学医学信息与工程学院,江苏徐州221000
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针对脑胶质瘤分割困难,医生工作量大并且人工勾画的准确性高度依赖医生的经验,存在不能保证勾画的准确率等问题,文章提出了基于Unet的多模态脑胶质瘤病灶自动获取模型,实现对脑肿瘤的精准分割.首先根据Unet网络架构构建脑胶质瘤病灶自动获取模型,然后对不同模态的图像进行数据扩增和标准化处理后,作为网络的输入,使用dice loss来进行训练,最终得到多模态脑胶质瘤自动获取模型.实验结果显示,在Brats2017多模态脑胶质瘤数据集中,1-dice总体呈现递减,hard-dice和iou不断增加,实验效果良好.
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