基于深度学习技术的 MRI 图像脑肿瘤分割

Apr, 2023

基于深度学习技术的 MRI 图像脑肿瘤分割

Brain Tumor Segmentation from MRI Images using Deep Learning Techniques

Ayan Gupta, Mayank Dixit, Vipul Kumar Mishra, Attulya Singh, Atul Dayal

TL;DR本研究旨在使用神经网络模型对 MRI 数据集中三种不同类型的脑肿瘤（脑膜瘤、胶质瘤和垂体瘤）进行自动分割及识别，实验结果表明，采用了循环残差 U-Net 模型能达到平均交并比 0.8665，相比其它深度学习模型具有明显的优势。

Abstract

A brain tumor, whether benign or malignant, can potentially be life threatening and requires painstaking efforts in order to identify the type, origin and location, let alone cure one. Manual segmentation by medical specialists can be time-consuming, which calls out for the involvement of technology to hasten the process with high accuracy. For the purpose o

brain tumor segmentation deep learning models mri imaging dataset recurrent residual u-net mean intersection over union

发现论文，激发创造

利用深度学习在磁共振图像中进行脑肿瘤多分类和分割

本研究提出了一种基于深度学习的模型用于对磁共振成像（MRI）扫描中的脑肿瘤进行分类和分割。该模型通过 EfficientNetB1 体系结构进行图像分类，基于 U-Net 体系结构进行精确的肿瘤分割，并在公共数据集上得到了高准确率和分割度量，表明它们在脑肿瘤的诊断和治疗中具有可能的临床应用价值。

Apr, 2023

基于深度学习的脑肿瘤分类和分割

该论文提出了一个基于机器学习的系统，通过 MRI 图像协助医疗专业人员进行大脑肿瘤的分类和诊断。该系统快速、安全，且能提供大量的患者信息，包括肿瘤的大小、位置和严重程度等。研究结果表明，该系统准确率高、高效且易于使用。

Apr, 2023

基于深度学习方法的脑肿瘤检测

使用深度学习技术，特别是 ResNet50 模型，进行脑瘤识别的研究表明可以提高脑瘤的精确性，达到 99.54% 的最高准确率。该研究的目标是通过评估和分析的方式，引导研究人员和医疗专业人员构建功能强大的脑瘤检测系统。

Sep, 2023

基于深度学习的大脑图像分割技术用于自动肿瘤检测

该研究介绍了基于深度学习的自动化脑肿瘤分割技术，利用 3D U-Net 模型，通过大规模的脑 MRI 扫描数据集进行分割，并强调了数据预处理的重要性以及模型性能的优化。该综合框架展示了深度学习在自动化脑肿瘤检测中的功效，为临床实践提供有价值的支持。

Apr, 2024

使用多尺度卷积神经网络的深度学习方法进行脑肿瘤分类和分割

本文提出了一种完全自动化的使用深度卷积神经网络的脑肿瘤分割和分类模型，包括多尺度方法。与以前的工作相比，我们的提案的一个区别是，输入图像在不同的处理路径上以三个空间尺度进行处理。这个机制受到了人类视觉系统的内在操作的启发。所提出的神经模型可以分析包含三种类型肿瘤的 MRI 图像：脑膜瘤、胶质瘤和垂体瘤，并且不需要预处理输入图像以提前去除颅骨或椎骨部分。我们的方法在一个包含 233 名患者 3064 张切片的公开可用的 MRI 图像数据集上的性能与以前的经典机器学习和深度学习方法进行了比较。在比较中，我们的方法以 0.973 的肿瘤分类准确度明显高于使用相同数据库的其他方法。

Feb, 2024

恶性胶质母细胞瘤脑瘤的检测和分类

本文提出了两种深度学习模型，UNet 和 Deeplabv3，用于使用预处理的脑 MRI 图像检测和分割胶质母细胞瘤脑肿瘤，实验结果表明，Deeplabv3 在准确性上优于 UNet，但需要更多的计算资源，这些模型为胶质母细胞瘤脑肿瘤的早期检测和分割提供了一种有前途的方法。

Apr, 2023

基于深度学习、注意机制和能量预测的脑肿瘤分割

本文提出了一种感兴趣区域检测算法，通过数据预处理定位突出特征并剔除多余的 MRI 数据，进而减小输入尺寸，增强数据增广和深度神经网络，从而在 BraTS 基准测试中实现了最先进的分割性能。

Dec, 2023

基于 U-Net 全卷积网络的自动脑肿瘤检测和分割

本文提出了一种使用 U-Net 基于深度卷积神经网络的完全自动化脑肿瘤分割方法，该方法在 Multimodal Brain Tumor Image Segmentation (BRATS 2015) 数据集上进行了测试，并表现出良好的分割性能。

May, 2017

使用视觉 Transformer 集成的脑胶质母细胞瘤肿瘤分割

针对脑癌中最具侵略性和最致命的类型之一，我们提出了一种新的方法，BRAINNET，利用 MaskFormer 和神经网络生成强大的脑肿瘤分割掩膜，该方法在 MRI 图像中获得了前所未有的高准确率。

Nov, 2023

深度神经网络用于脑肿瘤分割

该论文提出了一种基于深度神经网络的全自动脑肿瘤分割方法，利用卷积神经网络对肿瘤进行分析和识别从而改善传统方法的效能，得出的结果比现有的最优方法提升了 30 倍以上。

May, 2015