基于三维UNet与混合焦点损失函数的脑肿瘤全自动分割算法

针对脑肿瘤分割方法中由于正常脑组织、脑肿瘤等不同类别的数据量严重不平衡,导致分割精度受到极大影响的问题,提出一种结合混合焦点损失函数与三维UNet(3D UNet)的全自动脑肿瘤分割算法。在3D UNet模型框架中,使用包含焦点损失与改进的焦点Tversky损失的混合损失函数,两种损失函数可以优势互补,分别缓解输入与输出数据类不平衡带来的不利影响,使分割模型聚焦在难以分类和学习的样本上。利用公开的脑肿瘤数据集进行相关实验,提出的混合焦点损失函数分割模型在完整肿瘤区域、核心肿瘤区域(TC)和增强肿瘤区域(ET)的Dice均值分别可达89.01%、88.67%与83.74%,豪斯多夫距离均值分别为14.29、5.01与3.84 mm,实验结果表明,基于混合损失函数的深度学习分割模型可以显著提升由于数据类不平衡导致的难以分类区域(TC和ET)的分割效果。