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摘要
全卷积神经网络通过端到端的学习方式,实现了自动分割的目的。连续的卷积和池化操作会丢失一些像素,从而使感受野的大小受到限制,提出了一种基于空洞卷积的多尺度特征提取模块(Multi-scale Feature Extraction Block based on Dilate Convolution,MD),MD模块的输出包含了多尺度特征信息;增加损失函数中关于肿瘤区域的学习权重,解决类别不平衡问题;通过添加归一化层解决梯度消失的问题。多尺度特征提取的全卷积神经网络对完整肿瘤、核心区域、增强区域的分割的DSC评价分别为0.86、0.71、0.63,实验证明算法可以有效地保留肿瘤区域的细节信息和提高灰度相似区域的鉴别能力。
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单位长春理工大学; 生命科学技术学院
