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摘要 脑肿瘤是脑内异常组织的集合。当脑在颅骨区域内生长时，脑的正常功能可能会受到影响。脑肿瘤对于预防和治疗脑肿瘤对于改善治疗方案和患者生存率至关重要。使用手动方法对大量磁共振成像 (MRI) 图像进行癌症诊断是最复杂和最耗时的任务。脑肿瘤分割必须自动进行。本文提出了一种脑肿瘤分割策略。为此，基于区域和边缘对图像进行分割。本研究使用脑肿瘤分割 2020 (BraTS2020) 数据集。对使用基于边缘和基于区域的方法与带有 ResNet50 编码器架构的 U-Net 进行图像分割进行了比较分析。基于边缘的分割模型在所有性能指标上的表现都优于基于区域的分割模型，并且基于边缘的模型实现了 0.008768 的 Dice 损失分数、0.7542 的 IoU 分数、0.9870 的 f 1 分数、0.9935 的准确度、0.9852 的精确度、0.9888 的召回率和 0.9951 的特异性。关键词：脑肿瘤、卷积神经网络 (CNN)、边缘分割、区域分割、U-Net。
基于 U-Net 的脑部 MRI 图像分割...
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