论文笔记 / Brain tumor image segmentation based on convolution neural network

最新推荐文章于 2025-06-13 09:00:04 发布
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分类专栏： 论文笔记
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本文提出了一种结合多模态图像的自动脑肿瘤分割新CNN模型，自动学习图像特征，提高了分割准确性。实验表明，该模型在脑肿瘤分割中比传统方法更优，有助于临床诊断。

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论文地址：https://www.researchgate.net/publication/313802565_Brain_tumor_image_segmentation_based_on_convolution_neural_network

摘要

脑肿瘤的自动分割和早期诊断是计算机视觉中的一个挑战性问题，它可以为术前计划提供可能性，解决传统手工分割中准确性低，耗时少的问题。针对上述问题，本文提出了一种新的方法：在传统卷积神经网络（CNNs）的基础上，提出了一种结合多模态图像的自动脑肿瘤分割新体系结构模型。新设计的CNN模型自动学习多模态图像的有用特征，以组合多模态信息。实验结果表明，该模型比传统方法更准确，可为临床治疗提供可靠的信息

1、介绍

经过研究表明，在这个阶段生活方式和生活环境中多重影响，癌症和相关疾病的发病率每年都在增加。2016年1月25日，世界顶级癌症期刊 - “CA：Clinicians Journal of Cancer”（CA：A Cancer Journal for Clinicians）发表于2015年中国癌症中心癌症统计中国癌症研究所所长陈万清指出，2015年中国癌症发病总数约为4,291,600例，总死亡病例为2,814,200例。据美国癌​​症协会估计[1]2016年，美国将有1,685,210例新的癌症病例，并将有595,690例死亡。特别是对于青少年和儿童（19岁以下），脑肿瘤已超过白血病并成为最大的杀手。脑肿瘤是由在脑的不同部分中发现的不需要的细胞形成的固体物质的不受控制的生长。有两种主要类型的肿瘤，良性肿瘤和恶性肿瘤。恶性肿瘤可分为原发性肿瘤和转移性肿瘤。因此，早期诊断和治疗对于临床手术和脑肿瘤的准确分割成为关键。脑肿瘤的自动图像分割

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【BraTS】Brain Tumor Segmentation 脑部肿瘤分割2（UNet的复现）
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1、复线unet 2、构建训练数据流 3、浅谈思路
【BraTS】Brain Tumor Segmentation 脑部肿瘤分割1（数据篇）
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BraTS2015数据 官方网址：http://www.braintumorsegmentation.org/ 下载地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/26367
The Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark（BRATS）
Beans___Lee的博客
11-28 4234
多模态脑肿瘤图像分割基准 摘要   本文结合MICCAI 2012和2013会议，报告了多模态脑肿瘤图像分割基准（BRATS）的建立和结果。20种最先进的肿瘤分割算法被应用于65个底、高评级胶质瘤患者的多对比MR扫描——由4个评分者手工标注，以及使用肿瘤图像模拟软件生成65个可比的扫描。定量评价结果显示，在分割不同肿瘤亚区（Dice得分在74%~85%之...
Automatic Brain Tumor Segmentation using Convolutional Neural Networks with Test
03-10
论文:测试时数据增强(TTA):Automatic Brain Tumor Segmentation using Convolutional Neural Networks with Test
WDM-3D项目中BraTS2023数据预处理技术解析
最新发布
gitblog_07919的博客
06-13 258
WDM-3D项目中BraTS2023数据预处理技术解析 引言 在医学图像处理领域，特别是3D医学图像生成任务中，数据预处理是影响模型性能的关键环节。本文针对WDM-3D项目中的BraTS2023数据集预处理流程进行详细解析，帮助研究人员理解并正确实施相关预处理步骤。 BraTS2023数据集特点 BraTS(Brain Tumor Segmentation)2023数据集包含多模态脑部MRI扫描数...
Brain Tumor Progression 脑肿瘤进展-数据集
03-25
该集合包括来自20名患有新近诊断的原发性胶质母细胞瘤的受试者的数据集，这些受试者接受了手术和标准伴随化学放射疗法（CRT）进行了辅助化疗。每位患者包括两次MRI检查：CRT完成后90天内和病情进展时（由临床确定，并基于临床表现和/或影像学发现的结合，并根据治疗或干预的变化进行标点）。
基于图神经网络的分割问题
u013313168的专栏
05-23 857
1、Semantic Object Parsing with Graph LSTM—NUS ECCV2016(Spotlight) 2、Lung-Segmentation/GCN/ 3、
学习记录：BRATS 2021数据集介绍
weixin_47247597的博客
04-19 3894
BRATS 2021数据集是一个医学图像分割数据集，该数据集由2000例患者脑部MRI（核磁共振成像）扫描构成。其中训练集有1251例、验证集219例、测试集530例，每例MRI扫描有4个模态的3D图像。其中训练集是包含3D图像和分割标签的，而验证集和测试集则不包含分割标签，验证集被用于公共排行榜，测试集不公开，用作参赛者的最终排名评测。
基于多模态MRI中深层语义和边缘信息融合的脑肿瘤分割 | 文献速递-深度学习肿瘤自动分割
weixin_38594676的博客
05-24 1099
不同模态的图像捕获了不同的病理信息，并且它们可以有效地相互补充，这在分割多种类型的脑肿瘤区域（如水肿（ED）、坏死和非增强肿瘤（NCR/NET）以及增强肿瘤（ET））中起着至关重要的作用。图1展示了用于脑肿瘤分割的多模态MRI的示例。特征融合模块旨在融合提取的语义和边缘特征，我们设计了基于图卷积的多特征推理块（MFIB）来进行特征推理和信息传播，以实现有效的特征融合。（a）领域专家提供的地面真实（GT）分割标签（绿色、黄色和红色分别表示水肿（ED）、增强肿瘤（ET）和坏死和非增强肿瘤（NCR/NET））。
Image Segmentation Using Deep Learning: A Survery
Fantastic
09-23 4018
图像分割综述–论文翻译 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2001.05566.pdf 摘要 图像分割是图像处理以及计算机视频的关键内容，其应用场景非常广泛，如场景理解、医学图像分析、机器人感知、视频监控、增强显示和图像压缩等。目前关于图像分割的算法论文数量非常多。最近，由于深度学习模型在计算机视频任务中的出色表现，大量的图像分割研究工作都在开发深度学习模型在图像分割中的应用。在本次调查综述中，我们提供全面的图像分割的文献综述，涵盖了语义分割和实例分割的广泛开创性工作，其中包括全卷机像素
【论文合集】2022年10月医学影像期刊论文合集
sukeee的博客
12-08 4301
本月IEEE Transactions on Medical Imaging(1区 top if 11.037) 共32篇, Medical Image Analysis（1区 top if 13.828） 共30篇.
An Efficient Solution for Breast Tumor Segmentation and Classification in Ultrasound Images Using Deep
weixin_41066328的博客
07-17 395
An Efficient Solution for Breast Tumor Segmentation and Classification in Ultrasound Images Using Deep Adversarial Learning论文翻译 摘要： Abstract. This paper proposes an efficient solution for tumor segmentatio...
【科普】BraTs数据集中MRI医学影像基础
丑小鸭
08-23 1644
本文旨在对BraTs 数据集图像数据所用的基础信息，进行记录，希望对大家学习也有帮助。
Brats2017数据集
01-06
Brats2017挑战赛的数据集，有t1,t2,tlce,flair等多个模态的数据，内附百度云下载链接
#科研笔记#关于用nnUNet对BraTS2020数据集进行训练
minitong111的博客
12-21 2055
# 在“DATASET”的文件夹下创建三个文件夹，分别命名为“nnUNet_raw_data_base”，“nnUNet_preprocessed”，“RESULT_FOLDER”；## 在“nnUNet_raw_data_base”文件夹下创建两个文件夹，分别命名为“nnUNet_raw_data”，“nnUNet_cropped_data”；并且，nnUNet采用了五折交叉验证，每次训练后都会得到一个模型，一共五个，对这五个模型在验证集上的性能进行评估，得到可靠的模型性能指标。
brats数据集以及其他的医学影像数据集
qq_44896301的博客
11-18 3203
脑肿瘤分割（BraTS）挑战集中于评估在多参数磁共振成像（mpMRI）扫描中分割脑肿瘤的最新方法。自成立以来，它的主要作用有两个方面：a）公开可用的数据集和b）公共基准。BraTS利用多机构术前mpMRI扫描，##说明：这个BraTS胶质瘤数据集它分年份，每一年份的数据集会有所不同，因为数据集会随着比赛的更新而更新，应该是从2012年开始的。最新的应该是2021年的。此外，为了明确该分割任务的临床相关性，BraTS 2018还通过对影像特征和机器学习（ML）算法的综合分析，重点预测患者的总体生存率。
图像分割评价标准 代码 (Image segmentation evaluation metrics code)
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yangyangyang20092010的专栏
06-11 3万+
图像分割评价标准 代码 (Image segmentation evaluation metrics code) 分享图像分割中用到的多种评价标准的代码： % test all segmentation metric functions SEG = imread('0.png'); GT = imread('1.png'); % binarize SEG = im2bw(SEG, 0.1);
图像分割评价指标（Matlab版）
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09-27 5057
Itersection over union，分割结果与标签的交并比。IOU计算： IOU=TPTP+FN+FP IOU = \frac{TP}{TP+FN+FP} IOU=TP+FN+FPTP​MATLAB实现代码： 输出结果： TPR： 分割出的正例占所有正例的比例 TPR=TPTP+FN TPR = \frac{TP}{TP + FN} TPR=TP+FNTP​ FPR： 误分割为正例的反例占所有反例的比例 FPR=FPFP+TN FPR = \frac{FP}{FP + TN} FPR=FP+TNF
Wang G , Ourselin S , Vercauteren T , et al. Automatic Brain Tumor Segmentation using Cascaded Anisotropic Convolutional Neural Networks[C]// Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. 2017.
05-18
这篇论文介绍了一种使用级联各向异性卷积神经网络（CNN）进行自动脑肿瘤分割的方法。该方法将三维MRI图像分为块，并使用一个三维卷积神经网络来对每个块进行分类，以确定其中是否存在肿瘤。然后，对肿瘤区域进行...
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