| 张巨，朱文珍，张顺，朱虹全，吴迪，刘栋.MRI序列以及注意力门、残差网络对U-Net脑肿瘤分割模型的影响[J].放射学实践,2023,(07):825-829 |
| MRI序列以及注意力门、残差网络对U-Net脑肿瘤分割模型的影响 |
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| DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2023.07.003 |
| 中文关键词: 图像分割 注意力门 残差网络 脑肿瘤 |
| 基金项目:国家自然科学基金联合基金重点支持项目（U22A20354） |
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| 中文摘要: |
| 【摘要】目的：探讨MRI序列选择以及注意力门、残差网络对U-Net脑肿瘤分割模型准确性的影响。方法：使用BraTS 2021的脑肿瘤病例1251例，排除经裁剪后缺乏肿瘤图像特征的病例，以7:2:1的比例分为训练组、验证组和测试组，使用7种不同序列组合（所使用序列包括T1WI、T2WI、T2 FLAIR、T1增强）训练U-Net模型，使用Friedman检验和成对比较（经Bonferroni校正法调整显著性值）对比测试集的Dice系数。使用4通道图像以相同方法对比基线U-Net、注意力U-Net、残差U-Net以及注意力残差U-Net对脑肿瘤分割的准确性。结果：在分割肿瘤强化区域、核心区域时，无T1增强序列的3通道组的Dice系数显著低于其他组；在分割全肿瘤时，无T2及T2 FLAIR的2通道组的Dice系数显著低于其他组，无T2 FLAIR的3通道组显著低于剩余其他组，4通道组及无T1的3通道组显著高于其他组，余组间差异无统计学意义。4种U-Net模型仅在分割全肿瘤时存在显著差异，在进一步的成对比较中差异无统计学意义。结论：MRI序列对U-Net分割表现的影响可能与标注方式、该序列所包含的特征信息等有关。本研究中：单独剔除T1序列对U-Net模型无显著影响；与注意力门相比，残差网络可能一定程度提高了U-Net模型的分割准确度。 |
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