【摘 要】
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脑肿瘤是一种异常的组织增生,会损坏中枢神经,甚至会威胁到患者的生命。核磁共振成像(MRI)具有较高的软组织分辨率,所以在临床应用方面普遍使用MRI技术。通常脑瘤是由放射科专家分割的,但这种方式费力费时并容易出现误差,且结果难以重现。计算机辅助肿瘤分割方法实现了肿瘤的自动分割,不仅省时且实现了结果的可重复性。因此计算机辅助肿瘤分割方法在现代医学领域发挥着至关重要的作用。本课题设计了一种可行的脑肿瘤分
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脑肿瘤是一种异常的组织增生,会损坏中枢神经,甚至会威胁到患者的生命。核磁共振成像(MRI)具有较高的软组织分辨率,所以在临床应用方面普遍使用MRI技术。通常脑瘤是由放射科专家分割的,但这种方式费力费时并容易出现误差,且结果难以重现。计算机辅助肿瘤分割方法实现了肿瘤的自动分割,不仅省时且实现了结果的可重复性。因此计算机辅助肿瘤分割方法在现代医学领域发挥着至关重要的作用。本课题设计了一种可行的脑肿瘤分割方法:首先将四模态的脑肿瘤图像用超像素方法进行初次分割,得到感兴趣区域(ROI);第二步将ROI作为全卷积神经网络(FCN)的输入进行处理得出每一个模态的结果;第三步将四种模态的分割结果进行多标签融合得到最终的结果。本文采用的是脑肿瘤分割国际挑战赛(BRATS)2017的数据。本文将MRI脑肿瘤分割成三部分内组织,分别为水肿区域(ED)、活跃肿瘤区域(ET)和坏死区域(NCR)。采用相似性系数(DICE)、特异度(TPR)和敏感度(PPV)评价系数对整个肿瘤区域(WT)和肿瘤核心区域(TC)进行量化评估,评估结果显示:其DICE分别为0.98和 0.94,PPV 分别为 0.99 和 0.94,TPR 分别为 0.99 和 0.99。实验结果表明,本文提出的基于超像素和FCN结合的MRI脑肿瘤分割算法能得到比较好的结果,采用超像素方法得到的ROI作为FCN的输入,能够使得分割结果更加精确。同时做了对比实验,当不使用ROI而直接使用整幅图像作为FCN的输入时,输出结果的精确度会差一些,例如,一些边缘的小肿瘤区域分割不精确。通过比较分析可以得出,基于超像素和全卷积神经网络的MRI脑肿瘤分割方法在脑肿瘤子区域的分割上表现出了比较高的性能。本文所提出的算法为自动分割多模态MRI脑肿瘤图像提供了新手段,在脑肿瘤的诊断及治疗等方面具有一定的临床参考价值。
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