11、基于深度神经网络的MRI肿瘤状况预测：图像分割方法

基于深度神经网络的MRI肿瘤状况预测：图像分割方法

1 引言

随着远程医疗保健实践的兴起，基于医学成像的诊断和治疗变得越来越流行。磁共振成像（MRI）能够在分割图像中识别肿瘤，虽然切片图像仍需医生验证，但医学成像的应用减少了诊断时间和验证过程，自动化的MRI图像分割将大有帮助。

图像分割在计算机科学中具有重要意义，语义分割可用于检测MRI图像中的显著特征并将其分类，如肾脏、大脑或肿瘤。在众多分割算法中，卷积神经网络（CNN）和深度学习模型表现出色。CNN不仅能进行预测，还能与专家的判断进行比较，且在3D图像的预处理、数据增强和特定指标方面也有良好表现。

癌症有多种形式，如胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤，早期检测至关重要。然而，MRI数据有限且主观，需要深入分析以进行肿瘤分割和分类。近年来，人工智能和机器学习在医学成像中的应用提高了预测性能，不同的图像分割和分类特征有助于放射科医生验证诊断。

2 研究方法

使用开源Python库实现级联图像分割CNN（CIScnn）框架，具体步骤如下：
1. 从挑战性数据集中收集数据，提取MRI数据集的3D医学图像分割，格式为.png。
2. 进行数据预处理，创建I/O提取管道和数据增强，从MRI图像中提取特征/补丁。
3. 将补丁提取提供给CNN模型，分为训练和测试数据集。
4. 使用数据集训练精炼的卷积神经网络，并使用测试数据集评估性能指标。
5. 可视化性能指标并优化损失函数以提高准确性。
6. 应用三重交叉验证以改进从MRI图像中提取特征的预测。
7. 优化超参数以微调CNN模型的性能。

2.1 数据集预处理 </