预处理对脑血管分割深度学习系统的影响研究

目的探究有助于提高深度学习系统分割磁共振血管成像(MRA)脑血管能力的预处理方案。方法对393例健康受试者的MRA图像,制定不同的方案对图像数据进行预处理后,分别训练深度学习模型,比较不同预处理方案的结果。结果对MRA脑血管分割任务,偏置场校正+图像归一化预处理方案性能最优,交并比(IoU)和Dice相似系数(DSC)分别为0.796和0.882,仅图像归一化、直方图匹配+图像归一化、偏置场校正+直方图匹配+图像归一化预处理方案性能略次于最优方案。结论偏置场校正+图像归一化预处理组合方案可以提高脑血管分割任务的IoU和DSC。