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摘要
针对传统以及基于深度学习的脑肿瘤MR图像分割方法存在精度低、特征信息丢失等问题,提出一种多尺度特征融合全卷积神经网络的脑肿瘤MR图像分割算法。该算法首先对脑肿瘤MR图像的4种模态进行归一化处理;将得到的结果通过多尺度特征融合全卷积神经网络(MFF-FCN)。该网络是在全卷积神经网络的基础上,引入5×5、7×7大小的卷积核作为其它2种通路,以提高模型的特征信息提取能力。实验结果表明,MFF-FCN网络模型在特征提取和分割精度上都有较好的表现,尤其是在全肿瘤和边缘分割上,Dice、Sensitivity、PPV等指标都有明显的提升;且单幅脑肿瘤MR图像的分割时间平均用时不到1s,实用性较强。
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