典型文献
基于混合神经网络的脑部MRI图像语义分割算法
文献摘要：
针对传统医学图像对缺乏标注的数据进行自动分割时存在分割精度不高、边缘模糊等问题,提出了一种利用混合神经网络对脑部核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的图像进行语义分割的算法.利用仿射网络对脑部MRI图像进行线性几何变换,基于卷积神经网络进行3D医学图像仿射变换,加入稠密模块减轻梯度消失和加强特征传递问题;通过空间转换网络对脑部MRI进行空间转换,基于图谱的分割法获得脑部图像的分割结果.采用MICCAI的公共数据集BraTs2019进行实验验证,结果表明,算法可由脑部肿瘤MRI图像获得较好的分割精度和分割效率,为脑部MRI图像语义分割的研究提供一种新的实验方案.
文献关键词：
语义分割;深度学习;医学图像;图谱分割
中图分类号：
作者姓名：
邬硕;汪海涛;姜瑛;陈星
作者机构：
昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]邬硕;汪海涛;姜瑛;陈星-.基于混合神经网络的脑部MRI图像语义分割算法)[J].重庆邮电大学学报（自然科学版）,2022(03):423-432
A类：
B类：
混合神经网络,图像语义分割,分割算法,传统医学,医学图像,自动分割,核磁共振成像,magnetic,resonance,imaging,几何变换,仿射变换,稠密,梯度消失,空间转换,换网,行空,分割法,MICCAI,公共数据,BraTs2019,脑部肿瘤,实验方案,图谱分割
AB值：
0.377747
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