卷积神经网络用于MRI图像中的脑部病变分割

2024-04-16 11:02:51

在这项工作中，构建并比较了用于图像分割的四个流行的深度卷积神经网络（U-NET、DeepLab、FCN和SegNet）。这种比较揭示了实现有效分割和分割精度之间的权衡。使用深度学习，特别是卷积神经网络方法来构建和训练模型，可以从MRI图像中识别脑部病变。在模型能够识别脑损伤后，通过调整模型结构、实施数据增强和寻找最佳超参数来改进深度学习模型。我们还详细阐述了实施细节和评估标准，以在原有模型的基础上提高其分割基准和性能。具体代码可在以下网址中找到：https://github.com/673958639/Convolutional-Neural-Network-for-Brain-Lesion-Segmentation-in-MRI-Images

数据集

从TCIA脑部MRI分割数据集中选择数据，该数据集由癌症图像档案馆提供
110名患者的脑部MRI图像，共3929张图像
正确的标签
为了保护隐私，数据将不会被公布。可以从kaggle网站上获取数据集。

公式

像素精度

Pixel Acc \text { Pixel Acc } Pixel Acc =accurate pixel total pixel \frac{\text { accurate pixel }}{\text { total pixel }} total pixel accurate pixel

MIoU

MIoUMIoUMIoU=A∩BA∪B=TPFP+FN+TP\frac{A \cap B}{A \cup B}=\frac{T P}{F P+F N+T P}A∪BA∩B=FP+FN+TPTP

骰子系数

Dice \text { Dice } Dice =2×∣A∩B∣∣A∣+∣B∣\frac{2 \times|A \cap B|}{|A|+|B|}∣A∣+∣B∣2×∣A∩B∣

算法架构

Fully Convolutional Networks (FCN)
U-Net
SegNet
Deeplab V3

优化

Resnet Jump Link
Transform Learning 迁移学习
Dilated Convolution 空洞卷积

结果

优化前

优化后

可视化及迁移学习效率等具体信息可访问github链接进行共同学习探究。

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