一种基于级联卷积网络的三维脑肿瘤精细分割

提出了一种基于级联的2.5维(2.5D)卷积神经网络。将该任务拆分为脑肿瘤整体分割、肿瘤核分割、增强肿瘤分割三个子任务,并将三个结果合并生成最终结果。在每个子任务中,对三维(3D)图像进行轴向、矢向和冠向的裁取,生成2.5D图像;将2.5D图像输入至所提2.5D V-Net中进行训练;将2.5D分割结果拼接成3D结果,生成不同子任务的分割结果图。结果表明,所提方法对肿瘤整体、肿瘤核和增强肿瘤分割的平均dice值分别可达0.9071、0.8542和0.8140,基本满足临床需要。