（脑肿瘤分割-Part-Two）3D-AGSE-VNet：一种自动脑肿瘤MRI数据分割框架

Title:3D AGSE-VNet: An Automatic Brain Tumor MRI Data Segmentation Framework

摘要

目前的一些自动分割算法仍然存在着一些问题：1）分割的算法研究大多停留在二维平面上，这将一定程度上降低三维图像特征提取的精度 2）在这些自动关机分割方法中，都很难精确分割脑肿瘤的轮廓边界区域。--想要解决的问题

针对上述挑战，作者提出了一种脑肿瘤MRI数据自动分割框架AGSE-VNet。在研究中，压缩和激励SE模块被添加到每个编码器当中，注意引导过滤器AG模块被添加到每个解码器，利用信道关系自动增强信道中有用的信息抑制无用的信息，并利用注意机制引导边缘信息，去除噪声等无关信息的影响。

本文的主要贡献是：

1）提出了一种基于V-Net的组合分段模型，集成了SE模块和AG模块

2）使用体积输入，三维卷积用于处理MRI图像

本文的创新之处在于

1）巧妙的利用了通道关系，利用全局信息增强通道中的有用信息，抑制通道中的无用信息

2）增加了注意力机制，网络结构也充满了跳跃连接。通过下采样提取的信息可以快速捕获，从而提高模型的性能

3）使用分类Dice损失函数来解决前景体素和背景体素之间的不平衡问题

方法

网络的整体架构如下图所示：