BraTS18项目：利用全卷积深度神经网络实现脑肿瘤分割

简介：
本项目旨在通过开发基于全卷积深度神经网络的技术来提高对MRI图像中脑肿瘤区域的自动识别与精确划分能力，以促进临床诊断和治疗规划。该研究聚焦于BraTS18数据集的应用，致力于推动医学影像分析领域的发展。 BraTS18-项目 CS 230-深度学习，最终项目 斯坦福大学，2018年春季 该项目探讨了在磁共振成像（MRI）中自动脑肿瘤分割任务上应用三维全卷积神经网络的潜力。当前，通过非侵入性的脑部影像技术来识别和定位肿瘤是一项耗时的工作，并且需要医学专业人士手动完成。因此，利用最近出现的有效计算机视觉方法，尤其是卷积神经网络（CNN），以实现自动化并提高图像分割精度具有重要的实际意义。 我们使用了3D U-net架构创建、训练和测试了三个模型变体，主要性能指标为骰子系数，用于评估预测的肿瘤区域与真实标记之间的重叠程度。通过在特定数据集上进行训练和测试后，我们的模型能够实现整个肿瘤分割精度，并且其表现接近当前技术水平。 该项目的目标是探索3D卷积神经网络架构在脑部MRI图像中的应用效果，特别是在提高自动脑肿瘤识别的准确性和效率方面。