基于卷积神经网络的脑MRI分割模型研究

摘要

在医疗图像处理过程中,图像分割技术有着举足轻重的地位,分割结果的好坏直接影响着临床医生的诊断.使用深度学习方法,利用U-Net模型使用的编码器-解码器结构的优势,并与残差网络加以融合,构建图像分割模型.实验于脑部MRI上测试,得到肿瘤分割结果,结果表明,与经典的图像分割算法相比,卷积神经网络模型可以获得更优的分割结果.