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申请/专利权人：南京医工交叉创新研究院有限公司

摘要：本发明属于脑肿瘤MRI图像处理，特别涉及一种基于DR‑UNet的脑肿瘤模糊边缘分割方法，包括构建基于DR‑UNet的脑肿瘤模糊边缘分割模型，该模型包括编码器、解码器以及融合注意力机制，所述编码器包括级联的卷积层、多个池化层和多个密集流组单元，池化层设在两个密集流组单元之间；所述解码器包括级联的多个改进的残差模块、多个上采样重构模块以及反卷积层，上采样重构模块设在两个相邻的改进的残差单元之间；融合注意力机制将编码器池化层的输出以及解码器中改进的残差模块的输出分别作为下一级上采样重构模块的低层特征输入和高层特征输入；本发明具有参数高效、分割精度良好等优点。

主权项：1.一种基于DR-UNet的脑肿瘤模糊边缘分割方法，其特征在于，构建基于DR-UNet的脑肿瘤模糊边缘分割模型，利用该模型对脑肿瘤的磁共振成像图像中肿瘤边界进行分割，该模型包括编码器、解码器以及融合注意力机制，所述编码器包括级联的卷积层、多个池化层和多个密集流组单元，两个相邻的密集流组单元之间设置有一个池化层；所述解码器包括级联的多个改进的残差模块、多个上采样重构模块以及反卷积层，两个相邻的改进的残差单元之间设置有一个上采样重构模块；融合注意力机制将编码器池化层的输出以及解码器中改进的残差模块的输出分别作为下一级上采样重构模块的低层特征输入和高层特征输入；其中：密集流组单元包括级联的多层卷积类操作，且每层输出直接分别与后续层直接连接，密集流组单元的任意一层至少依次包括3D标准卷积、流组卷积、批归一化操作、ReLU激活操作，流组卷积是将当前几个相邻的输入通道打包为一组以生成一个输出通道，流组卷积表示为： 通道数C和带宽k的线性映射关系为：C＝λk+b；其中，FLOPFGConv表示流组卷积；FLOPStdConv表示标准卷积；λ表示分组数量；b表示偏移量；基于DR-UNet的脑肿瘤模糊边缘分割模型中第i层改进的残差模块的输出表示为：yi＝xi+DRFxi；其中，yi表示第i层改进的残差模块的输出；xi为第i层改进的残差模块的输入；DRF·为改进的残差模块结构，表示为：DRFxi＝fCfCxi×fBN+ReLUfCxi×fC3fCxi；其中，fC·表示1×1×1的卷积操作；fC3·表示3×3×3的卷积操作；fBN+ReLU·表示依次进行批归一化操作和ReLU激活操作。

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