大脑负责人类思维的“总指挥”和身体的协调。因此，各种脑部疾病会对人体和神经系统造成很大的损害。脑瘤是由大脑内不正常的细胞生长和不规则繁殖引起的。胶质瘤是成人最常见的恶性肿瘤之一。它起源于神经胶质细胞和周围的浸润组织，在生长过程中压迫大脑中的其他正常组织，并模糊肿瘤的边界。因此，在治疗过程中很可能对正常脑组织造成损伤，对人体健康造成不可逆转的危害。因此，精确确定脑肿瘤的分割边界已成为一个迫切需要解决的问题。
随着医学影像诊断技术的飞速发展，各种医学影像技术在临床疾病的检测和患者治疗方案的制定中发挥了重要作用。其中，磁共振成像(MRI)作为一种无创、安全的方式，提供清晰、强烈的对比，在脑肿瘤的诊断中发挥着重要作用。然而，肿瘤的侵袭性和高度异质性导致MRI图像高度不均匀和无边界特征。此外，外部因素的影响以及不同的MRI采集方式可能会改变肿瘤的外观，甚至产生伪影，降低图像质量。这使得脑肿瘤的检测和治疗具有挑战性。
在临床实践中，脑肿瘤靶区的标记主要由放射科医生完成。根据标注者的个人经验，这个过程不仅耗时费力，而且困难，因为没有一致的分割标准。因此，一种准确、快速的自动分割方法，对于脑病等神经系统相关疾病的诊断、监测和进展评估，在学术研究和临床应用中都具有重要意义。
虽然卷积神经网络(CNN)等深度学习方法可以用于脑肿瘤图像分割，但仅基于传统CNN方法的分割结果边界粗糙，对肿瘤细节的分割效果较差。针对这些问题，本研究采用基于U-net的残差分组卷积模块(RGCM)，减少模型参数和计算量，加快模型收敛速度。利用卷积块注意模块(CBAM)和双线性插值方法，提高了模型的特征提取能力和分割精度，有效解决了输出分割结果中细节缺失和边界不光滑的问题。该工作的一部分在2022年第五届计算机科学与软件工程国际会议上以“RGA-Unet:基于残差分组卷积和卷积块注意模块的脑肿瘤MRI图像分割改进U-net分割模型”为主题进行了介绍。
本研究与以往工作的不同之处在于，本研究考察了归一化处理、损失函数、网络深度对分割性能的影响，进一步提高了模型的分割精度。具体研究可以总结如下:
（1）
RGCM将原始网络层的高维卷积作为8个相同的低维卷积进行，从而减少了模型的参数数量、计算量和收敛时间，从而获得更高的分割精度。
（2）
采用CBAM模拟人类视觉处理，使模型更加注重肿瘤区域的特征提取，增加该区域特征学习的权重，进一步提高分割精度。
（3）
研究了采样方法、归一化、损失函数、网络深度等因素对分割性能的影响，采用双线性插值上采样、实例归一化、二进制交叉熵(BCE)-骰子损失函数和四层编码器结构对模型进行了改进。该模型取得了较好的分割效果。
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希望本篇文章《基于U-net模型的脑肿瘤MRI分割技术提升》能对你有所帮助！
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