基于卷积神经网络的鼻咽肿瘤MR图像分割

作     者：胡光亮 王艳 罗勇 周激流 HU Guanghang;WANG Yan;LUO Yong;ZHOU Jiliu

作者机构：四川大学电子信息学院成都610065 四川大学计算机学院成都610065 四川大学华西医院肿瘤科成都610041 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2018年第38卷第A01期

页      面：208-212页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61701324) 

主　　题：卷积神经网络 鼻咽肿瘤 MR图像 医学图像分割 

摘      要：鼻咽肿瘤区域形状多变、边界模糊,利用专家手工勾画确定放疗靶区不仅耗时,而且还会带有一定的主观性。针对这一问题,提出一种利用卷积神经网络(CNN)对鼻咽肿瘤MR图像全自动的分割方法。首先,将每一个鼻咽肿瘤MR图像分成大小为32×32的图像块;其次,用图像块训练CNN结构来实现对鼻咽肿瘤的全自动分割。CNN结构中卷积核的大小均为3×3,采用小尺寸的卷积核能够提取出更加丰富的局部特征,并且能够设计出更深的网络结构。为了验证CNN结构的性能,从测试样本集中随机选取了60个鼻咽肿瘤切片进行分割,经过形态学处理后最终的分割精度可达到:Dice系数83. 39%,PM系数82. 10%,CR系数74. 47%。实验结果表明,该CNN分割方法能够很好地分割出鼻咽肿瘤区域。