融合图像域与K空间域特征的MRI脑肿瘤分割方法

摘要

MRI(Magnetic Resonance Imaging)脑肿瘤的精准分割对临床诊疗至关重要.然而，现有方法主要集中在从MR图像（图像域）中进行特征提取与融合，缺乏对不同特征提取的针对性研究.因此，提出一种融合图像域与K空间域特征的MRI脑肿瘤分割方法 .该方法利用MRI的K空间域全局特性实现全局特征的独立提取，包括图像域特征提取模块、K空间域特征提取模块、自适应仿射融合模块和解码器模块.首先，MR图像和K空间域数据分别输入两路特征提取模块，以提取局部和全局特征.随后，自适应仿射融合模块通过建立仿射机制，实现两路特征的有效融合.最后，基于深度监督的解码器模块通过利用融合后的特征信息生成最终的分割掩码.在BraTS脑肿瘤公开数据集上进行评估，与其他方法相比，提出的方法的Dice分数和HD95指标分别提升1.12%～2.47%和17.5%～52.8%，其复杂度也表现优异，适用于临床诊疗的应用需求.

关键词

脑肿瘤分割 / 自适应融合 / 特征提取 / 卷积神经网络 / 深度学习