【摘 要】
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近年来,医学成像技术快速发展,医学图像在疾病诊断中的应用越来越广泛.医学图像分割作为医学图像分析中非常重要的一个步骤,其分割结果的好坏直接影响后续分析过程.因此,对医学图像进行准确高效的分割就显得尤为重要.脑胶质瘤是颅内的常见脑肿瘤之一,它的大小、形状以及位置会因病人而异.此外,核磁共振图像有时还存在灰度不均匀等问题.因此,脑胶质瘤核磁共振图像的自动分割一直是该领域研究的热点和难点.本文的研究数据
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近年来,医学成像技术快速发展,医学图像在疾病诊断中的应用越来越广泛.医学图像分割作为医学图像分析中非常重要的一个步骤,其分割结果的好坏直接影响后续分析过程.因此,对医学图像进行准确高效的分割就显得尤为重要.脑胶质瘤是颅内的常见脑肿瘤之一,它的大小、形状以及位置会因病人而异.此外,核磁共振图像有时还存在灰度不均匀等问题.因此,脑胶质瘤核磁共振图像的自动分割一直是该领域研究的热点和难点.本文的研究数据集是由兰州大学第二医院核磁共振科提供的脑胶质瘤核磁共振图像.鉴于获得的高质量标注图像相对较少,因此本文采用数据增强的方式对训练集进行扩充,共得到1386张带有标注的图像.本文首先测试了以往提出的Unet网络模型及其变形模型,发现分割结果最优的网络模型为Attention-Unet,但其分割效果还可以进一步优化.因此,本文在Unet网络模型的基础上提出了 Twins-Unet网络模型,并且研究了进行数据增强、加入SE块和Dropout层及选择不同的迭代优化器时对模型的影响,研究结果表明:进行数据增强、加入SE块及Dropout层对提升模型的分割效果是有意义的.用训练得到的最终分割模型在测试集上进行测试,得到分割的DSC值、IoU值和loss值分别为92.58%、86.20%和0.0394,与Attention-Unet模型相比分割的DSC值和IoU值分别提高了 3.88%和5.23%,loss值相比降低了 0.0172.对模型的分割结果进行直观分析,可以看到当脑胶质瘤边界明显、灰度分布均匀时几个分割模型的效果相差不大;但当脑胶质瘤的界限比较模糊、灰度分布不均匀时Twins-Unet的分割结果比Attention-Unet更好,故本文提出的Twins-Unet分割模型具有更好的分割效果.
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