BraTS18数据集是脑部肿瘤分割数据集,主要分割GD 增强肿瘤、肿瘤周围水肿以及坏死和非增强肿瘤核心这三类与脑肿瘤相关的组织。这些类别都是由经验丰富的临床医生手动标注的。数据集中,每种类别都包含多种模态的磁共振影像,包括原始 T1 加权图像 (T1),对比增强 T1 加权图像 (T1Gd),T2 加权图像 (T2),以及T2 液体衰减反转恢复 (
脑部肿瘤分割(Brain tumor segmentation)是医学图像分析中一个具有挑战性的问题。脑肿瘤分割的目标是使用正确定位的masks生成脑肿瘤区域的准确轮廓。 近年来,深度学习方法在解决各种计算机视觉问题(例如图像分类,目标检测和语义分割)方面显示出非常有前途的性能。许多基于深度学习的方法已应用于脑肿瘤分割,并获得了令人印象...
本发明涉及一种基于GAN‑UNet变体网络的脑部MRI肿瘤分割方法,属于医学图像处理技术领域,包括:通过生成器对四个模态数据进行处理,从而生成脑部肿瘤区域的预测结果;通过生成器网络结构中的编码器对胶质瘤的多模态MRI图像从低水平像素信息进行高阶维度的胶质瘤语义特征信息提取;通过生成器网络结构中的解码器对高阶维度的特...
3D Dilated Multi-Fiber Network for Real-time Brain Tumor Segmentation in MRI (MICCAI2019) 贡献 ①提出了一个轻量级且高效的3D CNN来实现实时的脑部肿瘤分割,主要在于网络结构的创新,在保持高分割准确率的前提下大大减少了计算成本。 ②设计了一个多纤维(MF)和膨胀多纤维(DMF)单元,即组卷积+膨胀卷积(不同权...
🔍目前,模糊C均值算法和均值漂移算法是临床最常用的脑部肿瘤分割方法。 📚图像分割主要包括滤波和分割两部分,常用的滤波方法有非局部均值滤波、中值滤波和各向异性滤波。 🌐分割算法则包括分水岭算法、模糊C均值算法等。 💡本项目采用传统的图像处理算法对脑部磁共振成像肿瘤图像进行分割,运行环境为MATLAB 2018。0...
脑部肿瘤图像分割技术的研究 中图分类号：TP 391 论文编号：1028703 08-0066 学科分类号：080401 硕士学位论文 脑部肿瘤图像分割技术的研究 研究生姓名黄峰茜 学科、专业精密仪器及机械 研究方向医学图像处理 指导教师陈春晓副教授 南京航空航天大学 研究生院自动化学院 二{{八年一月 ...
用于缺失模态情况下的多模态MRI脑部肿瘤区域分割软件是由腾讯科技(深圳)有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR0887364,属于分类,想要查询更多关于用于缺失模态情况下的多模态MRI脑部肿瘤区域分割软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
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4.4.1 分割结果 4.4.2 分割方法总结 第五章 总结与展望 5.1 本次研究工作总结 5.2 对未来科研工作的展望 参考文献 致谢 展开▼ 摘要 脑部肿瘤作为脑部的高危疾病之一,又称颅内肿瘤或颅内占位性病变,具有扩张性和侵袭性生长,一旦占据大脑一定大小的空间,必然会导致颅内压升高,相邻脑组织受到压迫,导致中枢神经系统...
本公开提供了一种基于多参数磁共振成像的脑部肿瘤分割方法,该方法能够实现多参数磁共振成像垂体腺瘤的三维自动分割,辅助医生定量定性分析肿瘤,减轻工作量的同时提高准确性。本算法通过定位病灶具体位置、分析垂体腺瘤多参数磁共振成像的内在特征,搭建基于深度学习的卷积神经网络模型,以三维多参数信息的脑部核磁图像作为输入,...