结合CRF的DCNN脑肿瘤MRI分割方法

• 作者: 唐诗 王福龙
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: 深度卷积神经网络 空洞卷积 条件随机场 脑肿瘤 图像分割
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 页码范围: 42-44
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41

摘要

基于磁共振成像(MRI)的脑肿瘤及其亚结构的分割对脑肿瘤的诊断、治疗和评估有着十分重要的作用。近年来,深度卷积神经网络(DCNN)在分割领域中十分活跃。提出一种基于DCNN的脑肿瘤MRI图像分割方法。首先,采用级联的结构来分步分割肿瘤及其亚结构,其次,通过空洞空间金字塔池化模型(ASPP)来获取多尺度的信息,最后,通过条件随机场(CRF)来结合像素之间关系的信息。实验表明,该算法具有一定的优越性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福龙	广东工业大学应用数学学院	33	206	8.0	13.0
2	唐诗	广东工业大学应用数学学院	3	4	1.0	2.0