基于改进U-Net方法的脑肿瘤磁共振图像分割

来源 :中南民族大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：quhongliangs

【摘要】

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为提高脑肿瘤磁共振图像分割精度,在U-Net图像分割方法基础上,提出了一种引入注意力机制的深度学习改进模型,利用全局上下文信息,使模型重点关注需要分割区域的特征,并抑制无关的特征,以此提高模型的分割精度,同时引入残差块来加速模型的训练.实验结果表明:提出的改进模型相比U-Net方法,脑肿瘤MRI图像的分割精度有了提高,具有良好的分割性能.

【作者】

：

蔡畅陈军波陈心浩

【机构】

：

中南民族大学生物医学工程学院

【出处】

：

中南民族大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2021年04期

【关键词】

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脑肿瘤磁共振图像分割卷积神经网络 U-Net模型注意力机制

【基金项目】

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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CZP17089,CZP17057)。

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