基于多尺度伪影生成对抗网络的磁共振成像脑肿瘤分割方法

IF 0.6 4区物理与天体物理 Q4 OPTICS 光子学报 Pub Date : 2023-01-01 DOI:10.3788/gzxb20235208.0817002

张睦卿 ZHANG Muqing, 韩雨童 HAN Yutong, 陈柏年 CHEN Bonian, 张建新 ZHANG Jianxin

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摘要

针对磁共振成像脑肿瘤分割存在的肿瘤空间信息变化大与精细标注样本数量少的问题，提出一种基于多尺度伪影生成对抗网络的脑肿瘤影像分割方法。该方法采用三维U-Net模型来获取脑肿瘤分割结果并充当生成器，引入三维PatchGAN作为判别器来评判U-Net输出的脑肿瘤结果与真值标签，通过对抗学习方式来进行模型训练。为提升脑肿瘤分割效果，在生成器编码阶段引入伪影模块，使得在卷积过程中能够捕获到更丰富的深度特征而提升生成器的脑肿瘤生成结果；同时，在解码过程中采用多尺度特征融合方式来有效整合脑肿瘤的浅层信息与深层信息，并在对抗学习中进一步提升分割性能。在公开的BraTS2019-2020数据集上对该方法进行了评估，实验结果验证了所提出方法在脑肿瘤分割任务中的有效性，在两个验证集上获得的全肿瘤、核心肿瘤和增强肿瘤分割Dice值分别为0.902/0.903、0.836/0.826和0.77/0.782。

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