利用DCGAN在3D MRIs中检测脑肿瘤：从脑图像扫描中进行脑肿瘤分割

简介：
本研究采用DCGAN模型对3D MRI影像数据进行处理，旨在实现自动化的脑肿瘤分割与识别，提高医学诊断效率和准确性。 使用DCGAN在3D MRI图像上检测脑肿瘤的方法，在TensorFlow平台实施的DCGAN能够有效地对脑部扫描进行肿瘤分割。语义分割是医学影像分析中的关键环节，深度学习技术的进步为此领域带来了重要的影响。 将输入图像中的像素分类为特定类别，这是计算机视觉研究中一个广泛探讨的问题。目前最常用的解决方法之一就是训练神经网络来预测一组图像的类别，并通过两种策略进行后续的操作：一种是对预测结果与输入图象的关系求导；另一种是分析特征图以确定哪些区域对最终预测有关键影响。 这里采用的方法被称为“尝试分割图像，然后将生成器和鉴别器中的部分重新用作受监督任务的特征提取器”。由于GAN学习过程的独特性以及缺乏明确的成本函数设定，使得它在表示学习方面具有独特的优势。手动从磁共振成像（MRI）中分割病变或肿瘤会耗费医生大量时间，这些宝贵的时间本可以用于更具挑战性和创新性的医疗工作上。此外，在处理大规模数据集时，这种自动化方法能够显著提高效率和准确性。