32、高效脑肿瘤磁共振图像分割与慢性疾病监测系统

高效脑肿瘤磁共振图像分割与慢性疾病监测系统

脑肿瘤磁共振图像分割

在脑肿瘤的诊断和治疗中，准确分割磁共振成像（MRI）中的肿瘤区域至关重要。下面将详细介绍一种高效的脑肿瘤MRI图像分割方法。

模型架构选择

• 二通道卷积神经网络（Two - Channel CNN） ：在区域选择阶段，采用二通道CNN进行肿瘤与非肿瘤区域的分类。该网络在总参数数量方面表现出色，能有效提高分类的准确性。为避免增加复杂度和额外训练任务，此方法未使用边界框回归器，而是给边界框添加4像素的固定填充，虽对检测精度有一定影响，但显著改善了分割任务，且无需额外成本。
• 改进的U - Net ：原始U - Net左右两侧各有4个块。本方法将收缩和扩展路径的块数从4个改为3个，该配置基于实验结果选定，在参数数量和性能方面表现更优，减少了滤波器数量和参数总数。

整体架构流程

• 区域选择器（Region Selector） ：
  1. 使用选择性搜索算法生成所有区域。
  2. 将这些区域调整为64×64大小。
  3. 输入到二通道CNN进行肿瘤和健康区域的分类，通过Softmax激活输出概率，选择最可能包含肿瘤的区域并记录其边界框坐标。
• 掩码生成器（Mask Generator） ：
  1. 将选定的64×64肿瘤区域输入到改进