基于多尺度特征提取的MRI脑肿瘤图像分割研究

摘要：

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％.

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

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;教育部国家留学基金;湖北省自基科学基金项目;湖北省科技厅重大专项资助项目

在线出版日期：2022-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1164-1170