联合分类预测和多尺度特征提取的MRI脑肿瘤图像分割方法

摘要

本发明公开了一种联合分类预测和多尺度特征提取的MRI脑肿瘤图像分割方法，首先针对以序列为单位的切片组数据，去除每一个序列中不含肿瘤的切片，再通过旋转、裁剪、翻转操作对数据集进行扩增，获得扩增数据集；然后将预处理后的扩增数据集送入分类预测网络，对完整的脑部肿瘤数据按照肿瘤的有无进行分类预测；接着构建MRI脑肿瘤图像分割网络和训练MRI脑肿瘤图像分割网络；最后将需要检测的MRI肿瘤切片输入到分类预测网络中进行有无肿瘤的预测，继而将有肿瘤的序列切片输入给练好的MRI脑肿瘤图像分割网络，完成肿瘤的分割，获取分割结果。本发明有效解决了特征提取信息丢失问题，能够精确提取形状不规则的肿瘤区域。