改进的卷积神经网络在医学影像分割中的应用

针对现有方法在脑肿瘤图像分割上的不足,提出一种基于改进的卷积神经网络的脑肿瘤图像分割算法。将DenseNet和U-net网络结构相融合,以提高对图像特征的提取能力。为了扩大卷积核的感受野,采用了空洞卷积。将分割结果通过完全连接的条件随机场循环神经网络进行精细分割输出,从而得到精确的脑肿瘤分割区域。实验结果表明,与传统的深度学习方法相比,平均Dice可以达到91.64%,算法在准确率上有较好的提升。