基于人工智能在多参数核磁共振影像上分割癌症胶质瘤
电子工程学院
Brain Tumor Segmentation
医学成像在脑肿瘤病理学特征的采集中十分重要,早期的成像方法具有入侵性如脑血管造影术。取而代之的是融合多序列核磁共振影像(mpMRI)。在“AI+医疗”的趋势下,使用AI技术提取mpMRI图像的生理指标显得更加科学。项目主要是研究通过融合多序列的核磁共振影像(mpMRI),在患者脑部扫描中分割胶质瘤(Glioma)以及其中的三个子区域,通过MRI图像,运用计算机视觉对图像进行处理,降噪,提取生理学指标,进行图像分割(V-net分割网络),最后对图像进行参数预估(Dice coefficient)以及癌症分级。