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题名基于多网络集成的脑白质高信号分割方法
被引量：3
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作者
李鑫鑫
汪绪先
程健
徐红
李子孝
刘涛
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机构
北京航空航天大学生物与医学工程学院
北京航空航天大学计算机学院
北航-首医大数据精准医疗高精尖创新中心
首都医科大学附属北京天坛医院神经病学中心
北京航空航天大学生物医学工程高精尖创新中心
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出处
《中国卒中杂志》
2020年第3期234-242,共9页
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基金
国家自然科学基金面上项目（81871434）
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文摘
目的构建一种新型基于全卷积神经网络的分割方法,以提升脑白质高信号的分割精度。方法本模型基于U-Net的编码器-解码器结构,采用密集连接结构,并优化卷积次数,以充分利用网络中间层提取的特征,实现端到端的分割。该模型采用多个网络的集成框架,以提高模型的鲁棒性。模型对白质高信号的分割精度评价指标包括相似性系数、豪斯多夫距离、平均体积差异和F1分数。结果在公开数据集上进行的测试结果表明,本文提出的方法在4种分割评价标准(包括相似性系数,豪斯多夫距离,平均体积差异和F1分数)上的表现,优于现有的主流的分割方法,证明了该方法的有效性。结论基于密集连接和集成优化的神经网络模型,能对脑白质高信号进行较好的分割。该方法的提出,为进一步分析脑血管病白质特征,提供了重要的算法支撑。
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关键词
脑白质高信号分割
深度学习
密集连接
多网络集成
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Keywords
white matter hyperintensities segmentation
Deep learning
Dense connectivity
Ensemble model
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分类号
TN911.6
[电子电信—通信与信息系统]
R741.04
[电子电信—信息与通信工程]
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