融合跨阶段深度学习的脑肿瘤MRI图像分割

目的磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)作为一种非侵入性的软组织对比成像方式,可以提供有关脑肿瘤的形状、大小和位置等有价值的信息,是用于脑肿瘤患者检查的主要方法,在脑肿瘤分割任务中发挥着重要作用。由于脑肿瘤本身复杂多变的形态、模糊的边界、低对比度以及样本梯度复杂等问题,导致高精度脑肿瘤MRI图像分割非常具有挑战性,目前主要依靠专业医师手动分割,费时且可重复性差。对此,本文提出一种基于U-Net的改进模型,即CSPU-Net(cross stage partial U-Net)脑肿瘤分割网络,以实现高精度的脑肿瘤MRI图像分割。方法CSPU-Net在U-Net结构的上下采样中分别加入两种跨阶段局部网络结构(cross stage partial module,CSP)提取图像特征,结合GDL(general Dice loss)和WCE(weighted cross entropy)两种损失函数解决训练样本类别不平衡问题。结果在BraTS(brain tumor segmentation)2018和BraTS 2019两个数据集上进行实验,在BraTS 2018数据集中的整体肿瘤分割精度、核心肿瘤分割精度和增强肿瘤分割精度分别为87.9%、80.6%和77.3%,相比于传统U-Net的改进模型(ResU-Net)分别提升了0.80%、1.60%和2.20%。在BraTS 2019数据集中的整体肿瘤分割精度、核心肿瘤分割精度和增强肿瘤分割精度分别为87.8%、77.9%和70.7%,相比于ResU-Net模型提升了0.70%、1.30%和1.40%。结论本文提出的跨阶段局部网络结构,通过增加梯度路径、减少信息损失,可以有效提高脑肿瘤分割精度,实验结果证明了该模块对脑肿瘤分割任务的有效性。