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乳腺肿瘤是乳腺癌诊断最突出的指标之一。精确的肿瘤分割对于提高乳腺癌检测的准确性至关重要。医生对 MRI 扫描的评估非常耗时，需要大量的人力和专业知识。此外，传统的医学分割方法通常需要先验信息或手动特征提取，导致诊断具有主观性。因此，开发一种自动图像分割方法对于临床应用至关重要。这项工作提出了 BTS-GAN，一种在磁共振成像 (MRI) 扫描中使用条件 GAN (cGAN) 的自动乳腺肿瘤分割过程。首先，我们使用编码器-解码器深度网络作为生成器，并在编码器和解码器之间使用跳跃连接，以提高定位效率。其次，我们利用并行扩张卷积 (PDC) 模块来保留各种大小肿块的特征并有效提取有关肿块边缘和内部纹理的信息。第三，在 cGAN 的损失函数中加入了额外的分类相关约束，以缓解基于分类的图像到图像 (I2I) 翻译任务中难以收敛的挑战。我们提出的模型的生成器端学习检测肿瘤并构建二值掩码，而鉴别器学习区分地面真实和合成掩码，从而驱动生成器生成尽可能真实的掩码。实验结果表明，我们的 BTS-GAN 对于乳腺肿瘤分割更有效、更可靠，并且在公开可用的 RIDER 乳腺癌 MRI 数据集上的 IoU 和 Dice 系数方面优于其他分割技术。我们提出的模型分别实现了 77% 和 85% 的平均 IoU 和 Dice 得分。2022 作者。由 Elsevier BV 代表卡拉布克大学出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 的开放获取文章。
BTS-GAN
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