脑部海马区域MRI图像自动分割

许晶晶, 黄殿, 吴雪, 胡敏, 吕昊, 韩世鹏

空军军医大学学报 ›› 2024, Vol. 45 ›› Issue (11) : 1227-1232. DOI: 10.13276/j.issn.2097-1656.2024.11.006

脑部海马区域MRI图像自动分割

  • 许晶晶, 黄殿, 吴雪, 胡敏, 吕昊, 韩世鹏
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摘要

目的 实现脑部MRI图像中海马体区域的自动精准分割。方法 本研究提出了一种基于深度学习的海马体自动分割框架AF-VNet,通过在网络输出层添加注意力机制模块,提升海马体分割精度。此外,引入Focal Loss损失函数和增加通道数,避免训练样本不均衡。结果 采用AF-VNet分割左右海马得到的分割Dice系数为0.878 7±0.028 1,相对于基准VNet提升了2.37%。结论 该方法提高了海马体分割的准确性,具有一定的临床应用价值,可为神经退行性疾病的诊断和治疗提供辅助工具。

关键词

海马体分割 / 深度学习 / 注意力机制 / 损失函数

中图分类号

R445.2 / TP391.41

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许晶晶, 黄殿, 吴雪, 胡敏, 吕昊, 韩世鹏. 脑部海马区域MRI图像自动分割. 空军军医大学学报. 2024, 45(11): 1227-1232 https://doi.org/10.13276/j.issn.2097-1656.2024.11.006

基金

国家自然科学基金青年科学基金(62303473)

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