基于WRN-PPNet的多模态MRI脑肿瘤全自动分割

• 作者: 朱婷 王瑜 肖洪兵 邢素霞
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 多模态磁共振成像 神经胶质瘤 WRN模块 PPNet模块 端到端 全自动分割
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 258-263,270
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 3454字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0050056

摘要

多模态磁共振成像脑肿瘤图像存在灰度不均匀、组织类别多样等缺陷,导致脑肿瘤分割难度大、精度低,且已有脑肿瘤分割算法多为半自动分割算法.为此,建立一种端到端的全自动脑肿瘤分割模型.对脑肿瘤三维图像切片化以获得大量二维切片图像,将训练集的切片图像标准化后直接输入该分割模型,然后用训练好的模型正确分割出脑部神经胶质瘤区域,并采用Dice系数、灵敏度系数以及阳性预测率系数评估模型的分割性能.实验结果表明,该模型操作简单,鲁棒性较好,3个评估指标值分别能够达到0.94、0.92和0.97.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王瑜	北京工商大学计算机与信息工程学院	41	67	4.0	5.0
5	肖洪兵	北京工商大学计算机与信息工程学院	20	32	4.0	4.0
9	朱婷	北京工商大学计算机与信息工程学院	3	7	2.0	2.0