脑肿瘤图像自动分割的难点在于肿瘤形态各异,且类别不平衡情况比较严重,常规的卷积神经网络难以预测出高精度分割图像。针对以上问题,在原始3D-Unet的基础上提出一种改进模型,以混合膨胀卷积模块代替常规卷积模块,指数级地增大神经元的感受野,同时减小网络深度,避免上采样时无法恢复小目标的情况。同时以混合损失函数代替原来的Dice损失函数,加强稀疏类分类错误时对模型的惩罚,迫使模型更好地学习分类错误的样本。实验结果表明,混合膨胀卷积模块与混合损失函数能分别提高整个肿瘤区域和肿瘤核心区域的预测精度,提出的3D-HDC-Unet模型改善了脑肿瘤自动分割的多项性能参数。
