【摘 要】
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脑肿瘤是一种严重威胁人类健康的疾病，由于其大小、形状和位置的明显不同，使得对脑肿瘤组织类型的准确表征和定位在脑肿瘤诊断和治疗中起关键作用。核磁共振成像(MRI)因为具有良好的软组织对比和非入侵的特点，致使基于MRI的脑肿瘤分割研究成为热点。肿瘤组织的手动分割繁琐耗时，并且会受到分割者主观意识的影响，因此如何高效、精准且全自动地分割脑肿瘤成为研究重点。 针对脑肿瘤图像分割领域存在的数据集小、类别失
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脑肿瘤是一种严重威胁人类健康的疾病，由于其大小、形状和位置的明显不同，使得对脑肿瘤组织类型的准确表征和定位在脑肿瘤诊断和治疗中起关键作用。核磁共振成像(MRI)因为具有良好的软组织对比和非入侵的特点，致使基于MRI的脑肿瘤分割研究成为热点。肿瘤组织的手动分割繁琐耗时，并且会受到分割者主观意识的影响，因此如何高效、精准且全自动地分割脑肿瘤成为研究重点。
针对脑肿瘤图像分割领域存在的数据集小、类别失衡严重以及现有算法分割精度低等问题，本文提出一种两阶段分割法，将卷积网络和传统方法各自的优势相结合。具体而言，本文算法包括三个步骤：首先对原始MRI四种模态图像分别进行预处理；然后利用添加深度监督、残差、密集连接以及密集跳过连接等结构的改进U-Net卷积网络对预处理后图像进行初分割，并在该步骤中将注意机制首次应用到脑肿瘤分割领域，提出基于注意机制的改进卷积神经网络用于初分割；最后将卷积神经网络初分割的结果作为连续最大流算法的先验，进一步细化分割图像边缘。在初分割网络训练过程中，本文采用多类Dice损失函数应对类别失衡，并使用数据增强技术成功地防止过度拟合。
为验证本文所提分割算法的优越性，本文实验数据选用BraTS2017开放式数据集，在分割的各个阶段均进行了大量实验，并对实验结果进行定性和定量的分析。除此之外，还与目前脑肿瘤图像分割领域较先进的分割算法进行分割精确性和稳定性的比较。实验结果表明，本文算法在全肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤分割的平均Dice评价分别可达0.9072、0.8578和0.7837，相较于目前脑肿瘤图像分割领域较先进的分割算法，本文算法具有更高的精确度和更强的稳定性。本文提出的结合改进卷积神经网络和连续型最大流算法的三维脑肿瘤图像分割算法能够自动、准确地分割出MRI图像中脑肿瘤区域，可对临床分割提供指导。
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