结合注意力的3D卷积网络脑胶质瘤分割算法

• 作者: 何小海 卿粼波 廖浚斌 滕奇志 胡睿
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 分割 脑胶质瘤 3D卷积神经网络 注意力机制 超参数损失函数
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 187-192
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6033字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1905-0275

摘要

为了提升脑胶质瘤分割精度,提出一种结合注意力机制的3D卷积神经网络算法.输入3个不同尺度的图像块,经过9个卷积层和1个分类层后得到3个不同的分类结果,将分类结果与注意力学习到的权重相乘并逐体素相加得到输出.此外该算法采用了一种混合Dice损失函数与Focal损失函数的超参数损失函数.实验表明,该算法的Dice系数在整体区域、核心区域以及增强区域分别达到了95.31％、80.12％、82.25％.与已有的一种脑胶质瘤分割算法deepmedic相比,整体区域、核心区域以及增强区域的Dice系数分别提升了3％、2％、6％.在脑胶质瘤分割方面,具有重要的临床意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何小海	四川大学电子信息学院	395	2334	21.0	30.0
2	滕奇志	四川大学电子信息学院	198	900	14.0	21.0
3	卿粼波	四川大学电子信息学院	181	565	11.0	15.0
4	胡睿	四川大学电子信息学院	1	0	0.0	0.0
5	廖浚斌	四川大学电子信息学院	2	1	1.0	1.0