【摘 要】
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近年来,基于影像的计算机辅助诊断受到越来越多的关注,其中在脑癌的中的胶质瘤亚区分割依旧是很有挑战的热点研究问题。胶质瘤亚区的准确分割在临床的诊断、治疗计划和预后中
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近年来,基于影像的计算机辅助诊断受到越来越多的关注,其中在脑癌的中的胶质瘤亚区分割依旧是很有挑战的热点研究问题。胶质瘤亚区的准确分割在临床的诊断、治疗计划和预后中具有重要的意义和价值。本文通过融合多序列磁共振成像(T1,T2,Tlce和FLAIR)来实现胶质瘤亚区域,其包括肿瘤核心(TC),增强肿瘤(ET)和整个肿瘤(WT)的全自动靶区勾画。Unet神经网络结构被广泛应用于计算机视觉中的语义分割任务,本文首先提出将原有3D-Unet最后的Softmax层替换为Sigmoid层,实验证明能有效应对胶质瘤亚区的离散特性。然后,引入Focal Loss和GDL解决目前医学影像数据中样本不平衡的问题,并在训练中向难分样本倾斜。另外,将3D-Unet结构嵌入生成对抗框架内,有效的提高了有限训练数据前提下模型的泛化性能。最终基于Brats18数据集使用5-fold交叉验证,WT、TC、ET的DSC系数(Sorensen-Dice coefficient)分别为 0.8648、0.8014、0.8172。最后利用蒙特卡罗dropout(MC dropout)对模型进行不确定度分析,并发现错误分类肿瘤区域通常会与模型输出的高不确定性相关,因此,尽管未能取得绝对可靠的靶区勾画结果,若能同时输出预测和不确定性的模型,对高不确定区域辅以医生的人工验证,计算机辅助诊断的临床直接应用将成为可能。
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