【摘 要】
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脑肿瘤MRI图像是医生进行脑肿瘤诊断和治疗的重要依据。分割脑肿瘤是一项专业性很强的任务,需要经验丰富的医生来完成。脑肿瘤MRI图像分割任务是繁琐耗时的,同时,专业医生有限而病人却逐年增多。因此,为了减轻医生分割脑肿瘤的压力和更准确地分割脑肿瘤,研究人员提出很多自动分割脑肿瘤的技术。随着深度学习快速发展,用深度学习模型分割脑肿瘤成为研究热点,并出现了很多优秀的模型。但大多数模型存在以下问题:（1）将
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脑肿瘤MRI图像是医生进行脑肿瘤诊断和治疗的重要依据。分割脑肿瘤是一项专业性很强的任务,需要经验丰富的医生来完成。脑肿瘤MRI图像分割任务是繁琐耗时的,同时,专业医生有限而病人却逐年增多。因此,为了减轻医生分割脑肿瘤的压力和更准确地分割脑肿瘤,研究人员提出很多自动分割脑肿瘤的技术。随着深度学习快速发展,用深度学习模型分割脑肿瘤成为研究热点,并出现了很多优秀的模型。但大多数模型存在以下问题:（1）将用于其他领域的模型直接应用到脑肿瘤分割任务上,没有针对脑肿瘤分割任务的特点改进这些模型;（2）模型的分割结果往往存在大量假阴性;（3）模型结构越来越复杂,参数量越来越多,占用的内存越来越大。针对以上现有模型存在的问题,本文提出了两个基于深度学习的用于脑肿瘤MRI图像分割的模型CLCU-Net和LGMSU-Net。CLCU-Net较UNet在编码路径上增加了跨层连接以及在编码路径和解码路径之间也增加了跨层连接以融合多尺度特征和恢复底层细节特征;同时,CLCU-Net的跨层连接上放置了一种新颖的分割注意力模块SAM以实现有选择地融合特征,即融合有用信息,丢弃无用信息。LGMSU-Net是在CLCU-Net的基础上,利用本文提出的一种新颖的自注意力模块ADAM提取全局信息,实现将卷积结构提取的局部信息、自注意力模块提取的全局信息和跨层连接结构提取的多尺度特征信息合理高效地融合起来。本文对BraTS2018数据集中的3D MRI脑图像进行切片,共获得176700张图片用于模型的训练、验证及测试,并对所有图片进行强度归一化以解决图像间的像素强度值差别大的问题。还使用随机旋转、弹性变形以及gamma增强进行数据增强以增加数据量。选取Dice Score、Precision、Recall、模型参数量和推理时间5个指标,对所提的2个模型及现存的9个先进模型进行了大量消融实验和对比实验。实验结果证明:（1）CLCU-Net和LGMSU-Net均能有效分割脑肿瘤MRI图像,在现存的脑肿瘤分割模型中是先进的;（2）有效融合多尺度特征能提高脑肿瘤分割模型的性能;（3）有效融合局部信息、全局信息和多尺度特征信息能够提高脑肿瘤分割模型的性能。本文的实验方法和研究结果可供其他研究人员参考以促进基于深度学习的脑肿瘤MRI图像分割算法的发展。
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