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基于注意力U-Net的脑肿瘤磁共振图像分割
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2021-01-26
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针对全卷积神经网络在图像分割中信息遗失、依赖固定权重导致分割精度低的问题,对U-Net结构进行改进并用于脑肿瘤磁共振(MR)图像的分割。在U-Net收缩路径上用注意力模块,将权重分布到不同尺寸的卷积层,有助于图像空间信息和上下文信息的利用;用残差紧密模块代替原有卷积层,能够提取更多的特征并促进网络收敛。基于BraTS(The Brain Tumor Image Segmentation Challenge)提供的脑肿瘤MR图像数据库,对提出的新模型进行验证,用Dice分数评估分割效果,获得肿瘤整体区域0.9056分、肿瘤核心区域0.7982分和肿瘤增强区域0.7861分的精度。由此表明本文提出的U-Net结构可提高MR图像分割的精度和效率。
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资源评论
资源评论
- 魏水华2023-07-25该文件采用基于注意力U-Net的方法进行脑肿瘤磁共振图像分割,该方法能够有效地帮助医生准确地定位和分割肿瘤区域,有助于提高治疗效果。
- 易烫YCC2023-07-25该文件通过实验证明了基于注意力U-Net的方法在脑肿瘤磁共振图像分割任务中具有很高的可行性和可靠性。
- Orca是只鲸2023-07-25通过对脑肿瘤磁共振图像的分析,该文件展示了基于注意力U-Net的方法在肿瘤区域定位上的准确性和稳定性。
- 巧笑倩兮Evelina2023-07-25这篇文件对脑肿瘤磁共振图像分割所使用的方法进行了详尽的描述,给医学界提供了很大的借鉴和启发。
- 赶路的稻草人2023-07-25这篇文件使用了先进的注意力U-Net算法,能够在脑肿瘤磁共振图像分割方面取得令人满意的结果。
weixin_38705874
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