智能医学图像分析中多尺度图像融合系统的探索
图像与视频处理
2024-06-28 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
脑癌诊断依赖医学成像技术，MRI 是最常用的方法。需要对脑肿瘤在 MRI 图像上进行自动分割。该项目旨在基于 U-Net 构建 MRI 算法，将残差网络和用于增强上下文信息的模块结合，并添加用于处理的空洞空间卷积池 pyramid。对癌症影像档案提供的脑胶质肿瘤 MRI 图像数据进行实验验证。使用基于加权最小二乘滤波器的多尺度分割方法完成脑肿瘤的 3D 重建，从而进一步提高三维重建的准确性。实验表明，所提出算法获得的局部纹理特征类似于激光扫描获得的特征。该算法通过采用 U-Net 方法获得准确率为 0.9851。该方法显著提高了图像分割精度，提高了图像分类效率。
引用
@article{arxiv.2406.18548,
title = {Exploration of Multi-Scale Image Fusion Systems in Intelligent Medical Image Analysis},
author = {Yuxiang Hu and Haowei Yang and Ting Xu and Shuyao He and Jiajie Yuan and Haozhang Deng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.18548},
year = {2024}
}