基于改进3D U-Net的多模态脑肿瘤分割算法

摘要

针对脑部肿瘤分割任务中存在的多模态信息利用率不高,训练样本数据少导致分割结构精度不高的问题,提出了一种以3D U-Net模型为基础,融合变分自编码器(VAE)和注意力模型的分割模型VAE U-Net,实现多模态脑肿瘤MRI图像的自动分割。所提方法在Brats2020数据集上进行实验,在测试集上的整体肿瘤、核心肿瘤以及增强核心区的分割Dice系数分别为81.44、90.82和89.43,相较于原始的3DU-Net提高了2.03、1.05和2.38个百分点。