基于多尺度卷积神经网络的磁共振成像脑肿瘤分割研究

发布时间：2017-10-13 08:06

  本文关键词：基于多尺度卷积神经网络的磁共振成像脑肿瘤分割研究

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【摘要】：目的:针对脑肿瘤形状、位置及大小等多变性,提出一种适合磁共振成像(MRI)脑肿瘤分割的卷积神经网络模型的改进方法。方法:将卷积神经网络应用到脑肿瘤分割上,并针对脑肿瘤的特点,提出多尺度卷积神经网络模型(MSCNN),通过多尺度的输入与多尺度下的采样,克服脑肿瘤的个体差异,同时适应脑肿瘤不同图像层之间的大小位置差异,弱化肿瘤边缘与正常组织灰度相近的影响。结果:通过对30例患者的多模态磁共振图像进行分割,得到平均Dice系数为83.11%;平均灵敏度系数为89.48%;平均阳性预测值(PPV)系数为78.91%。结论:MRI脑肿瘤分割的改进方法可使分割精度得到明显提高,多尺度卷积神经网络能自适应脑肿瘤的差异性,并准确有效地分割脑肿瘤。
【作者单位】： 广东省农垦中心医院肿瘤放射治疗中心;
【关键词】： 脑肿瘤分割 多尺度 卷积神经网络 磁共振成像
【分类号】：R445.2;R739.4;TP391.41
【正文快照】： 脑胶质瘤是一种严重危及患者生命的常见脑部恶性肿瘤,而磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)具有高分辨率、多参数成像等特点,是脑肿瘤诊断常用的检查设备。肿瘤的分割对于前期诊断、手术治疗和放射治疗起着至关重要的作用。由于脑胶质瘤与正常组织灰度差异不明显,肿

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