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摘要
提出了基于Mask RCNN引入注意机制模块的全自动脑肿瘤分割算法.该算法分为2步:(1)利用区域卷积神经网络,提取预处理后脑图像特征并生成候选区域;(2)利用插入注意机制模块的改进全卷积神经网络,对生成的候选区域进行推断,预测其所属类别,回归框位置及分割图.结果表明:改进的Mask RCNN模型的Dice系数和敏感性比原模型提高了约1%,证明引入注意机制模块在只增加微量计算量的情况下,可以提高分割脑肿瘤的准确性.
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单位天津大学; 数学学院
