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脑胶质瘤是一种常见的原发性颅脑肿瘤。恶性胶质瘤约占原发性恶性脑肿瘤的70%。传统的脑肿瘤诊断方法主要是医生根据磁共振影像和临床症状,以个人经验做出定性的诊断,带有一定的主观性。近年来,计算机辅助诊断技术蓬勃发展。该技术能够更高效、准确地辅助医生进行临床决策。本文采取一种新型的级联各向异性卷积神经网络模型CACNN(Cascaded Anisotropic Convolutional Neural Networks),将胶质瘤的多模态MR图像分割为整个肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤核心这三个等级区域,并在单