基于注意力引导深度学习模型的脑肿瘤MR图像分类
图像与视频处理
2021-04-07 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
在脑肿瘤的临床诊断与治疗中，人工读片耗费大量精力与时间。近年来，基于深度学习的自动肿瘤分类技术已进入人们视野。脑肿瘤按来源可分为原发与继发颅内肿瘤。然而，据我们所知，现有多数脑肿瘤研究局限于原发颅内肿瘤图像，无法对肿瘤来源进行分类。为完成肿瘤来源类型分类任务，我们分析现有技术并提出一种注意力引导的深度卷积神经网络（CNN）模型。同时，本文所提方法也有效提升了肿瘤有无分类的准确率。对于脑MR数据集，我们的方法在十折交叉验证下识别肿瘤有无的平均准确率达99.18%，分类肿瘤来源的准确率达83.38%。实验结果表明，我们的方法与医学专家的方法一致，可辅助医生实现高效的脑肿瘤临床诊断。
引用
@article{arxiv.2104.02331,
title = {Brain Tumors Classification for MR images based on Attention Guided Deep Learning Model},
author = {Yuhao Zhang and Shuhang Wang and Haoxiang Wu and Kejia Hu and Shufan Ji},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.02331},
year = {2021}
}