光电子·激光2021，Vol.32Issue(11) ：1164-1170.DOI:10.16136/j.joel.2021.11.180

基于多尺度特征提取的MRI脑肿瘤图像分割研究

Research on MRI brain tumor image segmentation based on multi-scale feature extraction

熊炜 周蕾 乐玲 张开 李利荣 武明虎
光电子·激光2021，Vol.32Issue(11) ：1164-1170.DOI:10.16136/j.joel.2021.11.180
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基于多尺度特征提取的MRI脑肿瘤图像分割研究

Research on MRI brain tumor image segmentation based on multi-scale feature extraction

熊炜 1周蕾 2乐玲 2张开 2李利荣 2武明虎2
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作者信息

  • 1. 湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北武汉,430068;美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系,南卡哥伦比亚29201
  • 2. 湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北武汉,430068
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摘要

针对磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)脑部肿瘤区域误识别及肿瘤形状差异较大的问题,提出一种基于多尺度特征提取的MRI脑肿瘤图像分割方法.分割模型以U-Net为骨干网络,使用密集金字塔卷积(dense pyramidal convolution,DPC)提取多尺度特征,以适应不同尺寸肿瘤的分割,同时引入条状池化(strip pooling,SP),凭借其能捕获肿瘤中远距离区域的依赖关系,进一步加强对肿瘤图像的分割能力.提出的方法在Kaggle_3m数据集上进行了实验验证,实验结果表明该方法具有良好的脑部肿瘤分割性能,其中Dice相似系数、杰卡德系数分别达到了91.66％,84.38％.

关键词

MRI脑部肿瘤分割/多尺度特征提取/密集金字塔卷积/条状池化

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基金项目

国家自然科学基金(61571182)

国家自然科学基金(61601177)

国家留学基金(201808420418)

湖北省自基科学基金(2019CFB530)

湖北省科技厅重大专项(2019ZYYD020)

出版年

2021
光电子·激光
天津理工大学 中国光学学会

光电子·激光

CSCD北大核心
影响因子：1.437
ISSN：1005-0086
被引量2
参考文献量1
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