Phân đoạn khối u não sử dụng mạng nơ-ron tích chập hoàn toàn dựa trên U-Net và cây cực kỳ phân loại ngẫu nhiên

Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một phương pháp học dựa trên mô hình cho việc phân đoạn khối u não từ các giao thức MRI đa mô hình. Mô hình sử dụng mạng nơ-ron tích chập hoàn toàn dựa trên U-Net để trích xuất các đặc trưng từ tập dữ liệu huấn luyện MRI đa mô hình và sau đó áp dụng chúng cho bộ phân loại cây cực kỳ phân loại ngẫu nhiên (ExtraTrees) để phân đoạn các mô tế bào bất thường liên quan đến khối u não. Các bộ lọc hình thái sau đó được sử dụng để loại bỏ các nhãn bị phân loại sai. Phương pháp của chúng tôi đã được đánh giá trên tập dữ liệu Thử thách Phân đoạn Khối u Não 2013 (BRATS 2013), đạt được chỉ số Dice lần lượt là 0.85, 0.81 và 0.72 cho khối u toàn bộ, lõi khối u và lõi khối u tăng cường. Kết quả phân đoạn thu được đã được so sánh với các phương pháp gần đây nhất, cung cấp hiệu suất cạnh tranh.