基于3D卷积网络和多模态MRI的脑胶质瘤自动分割

作者：王瑞; 齐崇; 孟蓝熙; 刘志强^*; 李少武^*

来源：中国医学物理学杂志, 2022, 39(03): 300-304.

• 胶质瘤
• 自动分割
• 3D卷积网络
• 多模态MRI

目的：基于三维（3D）卷积神经网络和多模态MRI实现脑胶质瘤的自动分割。方法：首先对来自BraTS2020公共数据集的369例脑胶质瘤的4个模态MRI数据进行3D剪裁、重采样、去伪影、归一化的预处理。其次将MRI数据和脑胶质瘤标注信息输入到基于U-net的3D卷积神经网络模型进行训练和测试。利用相似性系数、召回率和精确率评价整体肿瘤区域、核心肿瘤区和增强肿瘤区的分割结果。结果：在74例测试数据集上，整体肿瘤区域、核心肿瘤区域和增强肿瘤区域的相似系数平均值分别为0.88、0.77和0.73，中位值分别为0.90、0.84和0.81，召回率平均值分别为0.88、0.78和0.78，中位值分别为0.90、0.84和0.84，精确率平均值分别为0.89、0.83和0.75，中位值分别为0.91、0.89和0.79。结论：基于U-net的3D卷积神经网络在多模态MRI数据集上获得了较好的分割结果，显示其在脑胶质瘤自动分割方面的潜力，可为临床诊断分级和治疗策略选择提供参考。

• 单位
  中国医学科学院北京协和医学院; 北京市神经外科研究所; 首都医科大学附属北京天坛医院