深度学习驱动的三维脑肿瘤分割：空洞卷积与并行网络

"基于空洞卷积的三维并行卷积神经网络脑肿瘤分割" 本文介绍了一种用于脑肿瘤分割的深度学习方法，特别是在处理核磁共振成像（MRI）三维图像时，能有效地解决计算量大和过程复杂的问题。脑肿瘤的自动分割是医学影像分析中的一个重要挑战，而传统方法往往需要大量的人工干预和计算资源。 该研究采用了一种基于空洞卷积的三维并行卷积神经网络（CNN）架构。空洞卷积（Dilated Convolution）是一种扩展卷积核覆盖范围的技术，它通过在卷积核中插入空洞，使得神经网络可以在不增加参数数量的情况下捕获更广阔的空间信息。在填充锯齿状空洞的卷积通路上构建并行三维卷积层，可以有效地处理三维图像，提高计算效率。 此外，研究还结合了密集连接（Dense Connections）的概念，这是一种来自DenseNet网络的设计，它允许网络中的每个层都能够直接访问所有前面层的特征。通过这种恒等映射特性，浅层的特征能够被直接传递到网络的末端，增强了特征的多样性，有助于更准确地分割出肿瘤的不同区域，包括水肿区、增强区、核心区和囊化区。 BraTS 2018数据集是该模型的验证平台，这是一个广泛使用的公开脑肿瘤MRI数据集。实验结果显示，模型在全肿瘤区、核心区和增强区的平均Dice系数分别达到了0.90、0.73和0.71，这与现有的分割算法表现相当，而且由于其自动化程度高，对于实际应用具有很高的价值。 这项工作展示了空洞卷积和密集连接在三维脑肿瘤分割任务中的有效性和潜力，为医疗影像分析提供了一种高效的自动化工具。通过改进的卷积结构，该模型能够在保持较高分割精度的同时，显著减少了计算需求，有利于实际临床应用的推广。