多尺度融合的MRI脑肿瘤图像分割方法

摘要

脑肿瘤是大脑中细胞非正常生长的病症,是由于颅脑内部组织出现癌变而导致的高危害疾病。目前脑肿瘤诊断十分依赖于医学影像技术,其中磁共振成像的应用最为广泛。因此,基于核磁共振图像的脑肿瘤分割具有重要意义。提出一种基于U-Net改进的脑肿瘤图像分割网络,结合残差网络和一种用于增强上下文信息的模块,并在网络中加入空洞空间卷积池化金字塔进行处理,对癌症影像档案提供的脑部胶质瘤MRI图像数据集进行实验验证。结果表明,基于U-Net改进的脑肿瘤图像分割网络正确率达到0.9572,能够有效提高分割精度,提升脑肿瘤识别效率,对于脑肿瘤的临床诊断具有积极意义。