基于卷积神经网络特征提取的MRI脑肿瘤图像分割

脑肿瘤分割在疾病的辅助诊断、治疗方案规划以及手术导航中扮演着重要的角色.为了分割病变的肿瘤,提出了一种基于卷积神经网络特征提取的由2个串联的阶段组成的分割方法,提取完整的特征并使用分类器分类.在训练阶段,训练了Convolution Neural Network(CNN)学习从图像空间到肿瘤标记空间的映射.在测试阶段,使用从CNN得到的标记输出,随同测试的灰度图像送到一个Support Vector Machine(SVM)分类器中,以得到精确的分割.实验结果证明,该方法能自适应脑肿瘤的差异性,分割准确率最高达到93%.