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利用DCE-MRI结合改进卷积神经网络的MR图像自动分割与分类方法
被引量：
2
1
作者
杨珍
王俊
辛春花
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2020年第2期147-157,共11页
为鉴别乳腺良、恶性肿瘤,利用动态增强磁共振成像(DCE-MRI)技术,结合混合集成的改进卷积神经网络(ME-ICNN),设计了一种计算机辅助诊断(CAD)方法。首先,在预处理阶段对输入的肿瘤图像进行背景缩减、对比度增强和乳房区域裁剪,采用全局Ots...
为鉴别乳腺良、恶性肿瘤,利用动态增强磁共振成像(DCE-MRI)技术,结合混合集成的改进卷积神经网络(ME-ICNN),设计了一种计算机辅助诊断(CAD)方法。首先,在预处理阶段对输入的肿瘤图像进行背景缩减、对比度增强和乳房区域裁剪,采用全局Otsu阈值分割和形态学顶帽变换去除非损伤结构;然后,在定位阶段使用Chan-Vese活动轮廓模型自动选取最佳ROI,采用基于紧致度的滤波方法减少假阳性;最后,在诊断阶段提出一种新的卷积神经网络混合集成模型ME-ICNN,用于乳腺良恶性肿瘤的分类。通过112例DCE-MRI数据库上的实验结果表明:相比其他几种较新的卷积神经网络分类方法,所提出的ME-ICNN方法具有训练和测试执行时间快、自由参数少、分类精度高等优点,可作为放射科专家分析乳腺DCE-MRI图像的有效工具。
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关键词
图像分割
卷积神经网络
DCE-MRI
混合集成
局部主动轮廓
计算机辅助诊断
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题名
利用DCE-MRI结合改进卷积神经网络的MR图像自动分割与分类方法
被引量：
2
1
作者
杨珍
王俊
辛春花
机构
内蒙古农业大学计算机技术与信息管理系
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2020年第2期147-157,共11页
基金
内蒙古自治区自然科学基金项目(2014MS0616)
江苏省“333工程”科研资助项目(BRA2016177)
文摘
为鉴别乳腺良、恶性肿瘤,利用动态增强磁共振成像(DCE-MRI)技术,结合混合集成的改进卷积神经网络(ME-ICNN),设计了一种计算机辅助诊断(CAD)方法。首先,在预处理阶段对输入的肿瘤图像进行背景缩减、对比度增强和乳房区域裁剪,采用全局Otsu阈值分割和形态学顶帽变换去除非损伤结构;然后,在定位阶段使用Chan-Vese活动轮廓模型自动选取最佳ROI,采用基于紧致度的滤波方法减少假阳性;最后,在诊断阶段提出一种新的卷积神经网络混合集成模型ME-ICNN,用于乳腺良恶性肿瘤的分类。通过112例DCE-MRI数据库上的实验结果表明:相比其他几种较新的卷积神经网络分类方法,所提出的ME-ICNN方法具有训练和测试执行时间快、自由参数少、分类精度高等优点,可作为放射科专家分析乳腺DCE-MRI图像的有效工具。
关键词
图像分割
卷积神经网络
DCE-MRI
混合集成
局部主动轮廓
计算机辅助诊断
Keywords
images segmentation
convolutional neural network
DCE-MRI
mixed integration
locally active contour
computer-aided diagnosis
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
利用DCE-MRI结合改进卷积神经网络的MR图像自动分割与分类方法
杨珍
王俊
辛春花
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2020
2
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