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摘要由于磁共振成像（MRI）具有较高的软组织对比度，因此在MRI图像中，对肿瘤的轮廓（脑）肿瘤在医学图像过程中至关重要。对肿瘤进行精确分割是巨大的挑战，因为肿瘤和正常组织通常在大脑中密不可分地交织在一起。手动耗时也非常耗时。后期的深度学习技术开始在脑肿瘤分割中表现出可取得的成功。这项研究的目的是开发一种新的兴趣区域（ROI ADED）深度学习技术，用于自动脑肿瘤MRI分割。该方法由两个主要步骤组成。第一步是使用具有U-NET结构的2D网络来定位肿瘤ROI，这是为了产生正常组织干扰的影响。然后，在第2步中执行3D U-NET，以进行识别的ROI内的肿瘤分割。该提出的方法在MIC-CAI BRATS 2015挑战中得到了验证，其中220个高神经胶质瘤级（HGG）和54个低神经胶质瘤级（LGG）患者的数据。骰子相似性系数和手动肿瘤轮廓之间的Hausdorff距离分别为0.876±0.068和3.594±1.347 mm。这些数字表明我们所提出的方法是用于大脑MRI肿瘤分割的有效的ROI ADEAD深度学习S，并且是医学图像处理中的有效且有用的工具。
基于兴趣区域的脑肿瘤分割 -
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