论文笔记：A deep learning model integrating FCNNs and CRFs for brain tumor segmentation

最新推荐文章于 2024-11-23 14:35:23 发布
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该博客详细介绍了如何利用全卷积神经网络（FCNNs）和条件随机场递归神经网络（CRF-RNN）整合的深度学习模型，对脑肿瘤进行精确分割。预处理阶段采用N4ITK和图像模式方法增强图像对比度。FCNNs对图像进行像素级标签分配，随后CRF-RNN优化分割结果。最后，通过多数投票策略完成分割，并进行去噪等后续处理。

大致框架：

这里写图片描述

基本流程：

  1. 预处理：通过N4ITK以及基于图像模式的方法实现图像强度归一化。
  2. 利用全卷积神经网络（FCNNs）对图像以像素单位分配不同标签。
  3. 利用条件随机场所构建的递归神经网络（CRF-RNN）对FCNNs输出结果进行优化。
  4. 利用多数投票策略（Majority voting strategy）对不同标签标记结果进行分割，实现病变脑组织与正常脑组织的划分。
  5. 后续处理：去噪、去除异常区域、填补孔洞、修正潜在标记错误等。

预处理

  1. N4ITK：矫正MRI数据偏移场
    这里写图片描述
    • 第一行为处理之前数据，第二行为预处理后输出结果，可以明显看到图像可比性增强。
  2. 基于图像模式的方法：1）减去图像模式，以标准化图像强度，并将标准偏差归一化为1；2）利用鲁棒强度偏差代替标准偏差，以弱化数据噪声敏感度。
    这里写图片描述
    • 图像强度直方图。左图为处理前数据，右图为处理后
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