【摘 要】
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为提高胶质母细胞瘤(GBM)多模态磁共振(MR)图像中各肿瘤子区域分割的准确性,提出一种多分类卷积神经网络(CNN)的GBM多模态MR图像自动分割算法.首先在98%缩尾处理和配准GBM多
【机 构】
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浙江中医药大学医学技术学院,浙江中医药大学第一临床医学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61602419);浙江省自然科学基金(No.LY16F10008,No.LQ16F020003)
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为提高胶质母细胞瘤(GBM)多模态磁共振(MR)图像中各肿瘤子区域分割的准确性,提出一种多分类卷积神经网络(CNN)的GBM多模态MR图像自动分割算法.首先在98%缩尾处理和配准GBM多模态MR图像后,利用N4ITK法校正偏移场;其次构建一个主要由4个卷积层、2个池化层和2个全连接层组成的多分类CNN模型,训练后预分割GBM多模态MR图像,将体素分为5类不同的标签;最后移除所有小于200体素的假阳性区域,中值滤波后获得最终分割结果.以Dice相似性系数DSC、阳性预测值PPV和平均Hausdorff距离A
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