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由于大多数脑部胶质瘤边界有水肿且内部结构复杂,分割胶质瘤及瘤内结构难度较大。提出一种新的基于多模态MRI 3D卷积神经网络(CNN)脑部胶质瘤及瘤内各结构的自动分割算法。首先,标准化由T1、T1c、T2、FLAIR 4个MRI模态组成的输入图像。其次,构建10个卷积层,2个全连接层的3D CNN。卷积层采用3×3×3的3D卷积核;全连接层采用PRe Lu激励函数,并结合dropout技术防止过拟合。构建的3D CNN分割胶质瘤和瘤内各结构精度高,与专家手动分割的结果接近。实验结果表明,构建的多模态3D CNN能够准确地分割MRI多模态图像脑部胶质瘤及瘤内各结构,具有重要的临床意义。 相似文献
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目的 由于大多数脑部胶质瘤边界有水肿且内部结构复杂,分割胶质瘤及瘤内结构难度较大。提出一种新的基于多模态MRI 3D卷积神经网络(CNN)脑部胶质瘤及瘤内各结构的自动分割算法。 方法 首先,标准化由T1、T1c、T2、FLAIR 4个MRI模态组成的输入图像。其次,构建10个卷积层、2个全连接层的3D CNN。卷积层采用3×3×3 的3D 卷积核;全连接层采用PReLu激励函数,并结合dropout技术防止过拟合。结果 构建的3D CNN分割胶质瘤和瘤内各结构精度高,与专家手动分割的结果接近。结论 实验结果表明,构建的多模态3D CNN能够准确的分割MRI多模态图像脑部胶质瘤及瘤内各结构,具有重要的临床意义。 相似文献
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