结合小波融合和深度学习的脑胶质瘤自动分割.pdf

脑胶质瘤是大脑中一种常见的恶性肿瘤，其诊断和治疗需要精确的图像分割技术。传统的分割方法往往由于脑胶质瘤水肿区域边界模糊和瘤内结构复杂多变，导致分割不精确。本文提出了一种结合小波融合和深度学习的脑胶质瘤自动分割方法，有效地提高了脑胶质瘤磁共振图像分割的准确性和鲁棒性。 本文使用了小波融合技术对脑胶质瘤磁共振图像的四种不同模态（T1、T1ce、T2、Flair）进行融合。小波变换是一种有效的多尺度分析方法，它能够在不同分辨率下对图像进行分解，从而提取出信号中的不同频率成分。小波融合技术可以增强不同模态图像之间的互补信息，减少模糊性，并能够校正图像的偏置场，从而有助于更好地分辨肿瘤组织与正常组织之间的边界。 随后，文章提出了使用3D-UNet网络对融合后的图像进行自动分割。3D-UNet是一种三维卷积神经网络，专为医学图像分割设计。它的架构在传统的U-Net基础上进行了扩展，能够更有效地捕捉三维空间中的信息。3D-UNet网络通过训练来学习如何对磁共振图像中的像素进行分类，从而识别出肿瘤的具体区域。网络训练完成后，使用损失率较低的网络模型对新的磁共振图像进行分割。 在分割的过程中，文章还引入了一种基于连通区域的轮廓提取方法来降低假阳性率。该方法通过分析像素间的连通性来区分肿瘤区域和非肿瘤区域，避免了过分割的问题，提高了分割结果的精确度。 对57组Brats2018（Brain Tumor Segmentation 2018）磁共振图像测试集进行分割的结果显示，肿瘤的整体、核心和水肿部分的平均分割准确率（Dice Similarity Coefficient, DSC）分别达到90.64%、80.74%和86.37%。这些数据表明该算法分割脑胶质瘤的准确率较高，甚至可与金标准方法相媲美。算法不仅减少了输入网络的数据量和图像冗余信息，还解决了胶质瘤边界模糊、分割不精确的问题，提高了分割的准确度和鲁棒性。 本研究的关键词包括：脑胶质瘤、多模态磁共振图像、小波融合、深度学习、图像分割。脑胶质瘤的准确分割对于医生在制定治疗计划时具有重要意义。本文提出的基于小波融合和深度学习的分割方法有望在未来的临床实践中得到广泛应用，提高脑胶质瘤的诊断和治疗效果。 本研究得到了国家自然科学基金的资助（项目编号：612010），支持了本文研究的开展。研究成果发表在《波谱学杂志》2020年第37卷第2期上，属于数据分析、数据研究和专业指导领域的重要参考文献。