33、脑肿瘤MRI图像分割与光通信系统非线性处理技术

脑肿瘤MRI图像分割与光通信系统非线性处理技术

脑肿瘤MRI图像分割

在脑肿瘤的诊断和治疗中，准确的图像分割至关重要。近年来，深度学习技术在医学图像领域取得了显著进展，U-net算法作为一种全卷积网络（FCN）算法，被广泛应用于脑肿瘤的MRI图像分割。

7层U-net架构

7层U-net的结构与9层U-net相似，但存在一些差异：
- 输入为单通道的T1c裁剪块，输入大小为(64 × 64)。
- 删除了conv4和upconv6层，仅保留7层。

对于小输入尺寸(64 × 64)，使用7层U-net是足够且合适的。因为如果使用9层U-net，在每次下采样时会将尺寸减半5次。

实际结果

在首次实现中，系统会从BraTS数据集中读取存储在硬盘上的MRI数据，并将其转换为numpy文件。使用SimplITK可以读取所有四种模态（T1、T1c、T2和Flair）以及真实标签，并选择一个样本进行展示。

评估指标	全肿瘤（FT）	肿瘤核心（TC）	增强肿瘤（ET）
均值（Mean）	0.873	0.767	0.717
标准差（Std. Dev.）	0.127