16、基于改进 U-Net 的 MRI 脑肿瘤分割深度学习框架

基于改进 U-Net 的 MRI 脑肿瘤分割深度学习框架

在医学影像领域，准确分割 MRI 扫描中的脑肿瘤对于诊断、治疗决策和监测患者进展至关重要。传统的手动或半自动分割方法虽然准确，但劳动强度大、耗时且易受观察者差异影响。随着深度学习的发展，自动肿瘤分割成为趋势，其中 U-Net 架构因其适用于生物医学图像分割而备受关注。不过，深度学习在脑肿瘤分割中仍面临挑战，如数据稀缺、数据集不平衡等问题。本文将介绍一种改进的 U-Net 深度学习框架，以应对这些挑战。

相关研究回顾

• 深度学习在医学影像中的应用 ：自 2012 年 AlexNet 引入深度卷积神经网络（CNN）架构以来，CNN 彻底改变了图像分类任务。在医学影像中，CNN 在图像分类、检测和分割等任务中表现出卓越的功效。
• U-Net 及其变体 ：2015 年提出的 U-Net 是医学图像分割中的突出架构，其独特的编码器 - 解码器结构能有效捕捉高低级特征。此后，出现了许多变体，如用于体积数据的 V-Net 和 UNet++ 等，以进一步提高性能。
• 数据增强与稀缺数据 ：医学数据集，特别是特定肿瘤类型的数据集，通常有限。数据增强技术可以改善模型的泛化能力和鲁棒性，在医学影像中尤为重要。
• 迁移学习和微调 ：利用在大规模数据集（如 ImageNet）上预训练的模型在医学影像任务中已被证明是有效的，特别是在处理有限数据集时。
• 评估指标和基准 ：BRATS 挑