| 基于深度监督全卷积神经网络的MRI脑图像语义分割算法 |
| |
| 引用本文： | 黄星奕,丘子明,许燕.基于深度监督全卷积神经网络的MRI脑图像语义分割算法[J].北京生物医学工程,2019,38(3):277-282. |
| |
| 作者姓名： | 黄星奕 丘子明 许燕 |
| |
| 作者单位： | 北京航空航天大学深圳研究院 北京 100091;北京航空航天大学深圳研究院 北京 100091;北京航空航天大学深圳研究院 北京 100091 |
| |
| 摘 要： | 目的 依据临床诊断对MRI脑图像自动分割算法的需求,基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)设计了一种端到端的深度监督全卷积网络(deeply supervised fully convolutional network,DS-FCN)以解决脑图像中脑组织的自动分割问题。方法 针对三维MRI脑图像,先将体数据切割成二维图像切片,在FCN网络结构的基础上,加入了深度监督机制,即在特征提取的多层级结构中提前得到损失值反馈。结果 以三维MRI脑图像公开数据集LPBA-40为实验数据,56类脑组织的准确率(precision rate)、召回率(recall rate)、F1评估值分别为74. 40%、74. 82%、73. 75%,测试速率为152 ms。结论 通过引入深度监督结构,改进后的DS-FCN在MRI脑组织分割任务中得到了更精准的分割效果。
|
| 关 键 词： | 语义分割 深度学习 医学图像 神经网络 机器学习 |
Semantic segmentation algorithm for MRI brain image based on deeply supervised fully convolutional network |
| |
| HUANG Xingyi,QIU Ziming,XU Yan.Semantic segmentation algorithm for MRI brain image based on deeply supervised fully convolutional network[J].Beijing Biomedical Engineering,2019,38(3):277-282. |
| |
| Authors: | HUANG Xingyi QIU Ziming XU Yan |
| |
| Institution: | (School of Biological Science and Medical Engineering,Beihang University,Beijing 100091) |
| |
| Abstract: | HUANG Xingyi;QIU Ziming;XU Yan(School of Biological Science and Medical Engineering,Beihang University,Beijing 100091) |
| |
| Keywords: | semantic segmentation deep learning medical images convolutional neural network machine learning |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
