Resumen

La segmentacin automtica y precisa de tumores cerebrales desempea un papel importante en el diagnstico y tratamiento de tumores cerebrales. Con el fin de mejorar la precisin de la segmentacin de tumores cerebrales, en este artculo se propone un algoritmo mejorado de segmentacin multimodal de tumores cerebrales por resonancia magntica basado en U-net. En la U-net original, la ruta de contraccin utiliza la capa de agrupamiento para reducir la resolucin de la imagen caracterstica y aumentar el campo receptivo. En la ruta de expansin, se utiliza el muestreo ascendente para restaurar el tamao de la imagen caracterstica. En este proceso se pierden algunos detalles de la imagen, lo que reduce la precisin de la segmentacin. Este artculo propone una red neuronal convolucional mejorada denominada AIU-net (Atrous-Inception U-net). En el codificador de la red U se introduce el mdulo A-inception (Atrous-inception) para sustituir al bloque de convolucin original. El mdulo A-inception es una estructura de incepcin con convolucin atrous, que aumenta la profundidad y la anchura de la red y puede ampliar el campo receptivo sin aadir parmetros adicionales. Para captar las caractersticas multiescala, se introduce el mdulo de agrupacin de pirmide espacial atrfica (ASPP). Los resultados experimentales en el conjunto de datos BraTS (el reto de segmentacin multimodal de tumores cerebrales) muestran que la puntuacin de dados obtenida por este mtodo es de 0,93 para la regin del tumor en realce, de 0,86 para toda la regin del tumor y de 0,92 para la regin del ncleo del tumor, y se mejora la precisin de la segmentacin.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Segmentación; Tumores cerebrales; IRM; Red U; Red neuronal convolucional; Red AIU
• Keywords:Segmentation; Brain tumors; MRI; U-net; Convolutional neural network; AIU-net