基于WRN-PPNet的多模态MRI脑肿瘤全自动分割
来源：计算机工程杂志2018年第12期北京时间：
作者：朱婷,王瑜,肖洪兵,邢素霞
单位：北京工商大学 a.计算机与信息工程学院; b.食品安全大数据技术北京市重点实验室,北京 100048
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。
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
基金资助：国家自然科学基金面上项目(61671028);北京市自然科学基金面上项目(4162018);北京市教委社科计划一般项目(KM201510011010)。
