换一批
换一批摘要目的:为了提高磁共振血管成像(magnetic resonance angiography,MRA)脑血管图像分割的准确性,提出一种基于改进UNet的MRA脑血管图像分割方法.方法:首先,以UNet网络作为基础分割模型,在此基础上融入残差神经网络,以有效缓解深层网络的训练压力和促进信息传递;其次,增加压缩和激励模块,以提高网络对于脑血管特征的敏感性;最后,增加空间金字塔(atrous spatial pyramidal pooling,ASPP)模块,以获取多尺度特征信息,进一步提高分割精度.为验证改进UNet模型的有效性,在TOF-MRA公共数据集上进行实验并与UNet、ResUNet和ResUNet++模型进行对比.结果:改进UNet模型的Dice相似系数为0.75、准确率为0.72,高于UNet、ResUNet和ResUNet++模型.结论:提出的方法能有效分割MRA脑血管图像,辅助临床医生进行疾病诊断.
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