结合小波融合和深度学习的脑胶质瘤自动分割

来源 :波谱学杂志 | 被引量 : 2次 | 上传用户：gyqg1q

【摘要】

：

针对水肿区域边界模糊和瘤内结构复杂多变导致的脑胶质瘤分割不精确问题,本文提出了一种基于小波融合和3D-UNet网络的脑胶质瘤磁共振图像自动分割算法.首先,对脑胶质瘤磁共振图像的T1、T1ce、T2、Flair四种模态进行小波融合以及偏置场校正;然后,提取待分类的图像块;再利用提取的图像块训练3D-UNet网络以对图像块中的像素进行分类;最后加载损失率较小的网络模型进行分割,并采用基于连通区域的轮廓

【作者】

：

宫进昌王宇王远军

【机构】

：

上海理工大学医学影像工程研究所

【出处】

：

波谱学杂志

【发表日期】

：

2020年02期

【关键词】

：

脑胶质瘤多模态磁共振图像小波融合深度学习图像分割 gliomamultimodal magnetic resonance imagewavelet fu

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61201067),上海市自然科学基金资助项目(18ZR1426900).

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