利用多尺度图像通过级联深度神经网络进行脑肿瘤分割
图像与视频处理
2020-02-07 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
颅内肿瘤是通常不受控制生长的细胞群。四分之一的癌症死亡由脑肿瘤引起。脑肿瘤的早期检测与评估是通过磁共振成像（MRI）进行的必要预防医学步骤。为此存在许多分割技术。低分割精度是现有方法的主要缺点。在本文中，我们使用深度学习方法提升 MR 图像中肿瘤分割的精度。采用级联方法并结合多尺度图像，以引入局部与全局视角，帮助网络达到更高精度。我们的实验结果表明，使用多尺度以及两个级联网络的运用是有利的。
引用
@article{arxiv.2002.01975,
title = {Brain Tumor Segmentation by Cascaded Deep Neural Networks Using Multiple Image Scales},
author = {Zahra Sobhaninia and Safiyeh Rezaei and Nader Karimi and Ali Emami and Shadrokh Samavi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.01975},
year = {2020}
}
备注
5 pages and 4 images