基于多尺度特征提取的MRI脑肿瘤图像分割研究

熊炜; 周蕾; 乐玲; 张开; 李利荣; 武明虎

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基于多尺度特征提取的MRI脑肿瘤图像分割研究

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针对磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)脑部肿瘤区域误识别及肿瘤形状差异较大的问题,提出一种基于多尺度特征提取的MRI脑肿瘤图像分割方法。分割模型以U-Net为骨干网络,使用密集金字塔卷积(dense pyramidal convolution,DPC)提取多尺度特征,以适应不同尺寸肿瘤的分割,同时引入条状池化(strip pooling,SP),凭借其能捕获肿瘤中远距离区域的依赖关系,进一步加强对肿瘤图像的分割能力。提出的方法在Kaggle_3m数据集上进行了实验验证,实验结果表明该方法具有良好的脑部肿瘤分割性能,其中Dice相似系数、杰卡德系数分别达到了91.66%,84.38%。

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来源
《光电子．激光》 |2021年第11期|1164-1170|共7页
作者
熊炜; 周蕾; 乐玲; 张开; 李利荣; 武明虎;
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作者单位

湖北工业大学电气与电子工程学院;

湖北武汉430068;

美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系;

南卡哥伦比亚29201;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
MRI脑部肿瘤分割; 多尺度特征提取; 密集金字塔卷积; 条状池化;

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