基于分级深度学习网络的小鼠脑切片缺血区自动分割

【摘要】：医学图像的自动分割技术具有辅助诊断和治疗的作用,小鼠脑切片缺血程度反应了脑组织损伤程度,分析脑切片缺血区能进一步探讨脑缺血的生理变化、发病机制及其防治研究。提出了一种基于分级深度学习网络的小鼠脑切片缺血区自动分割技术。在分级深度学习网络中,第一级构建了一个SSD端到端的检测网络,同时兼顾了检测精度和速度,从小鼠脑组织实验图像中准确检测脑切片目标。针对脑切片中组织结构相似、尺寸差异大等问题,在第二级提出了一种多尺度特征融合的特征金字塔分割网络,对上一级检测到的小鼠脑切片进行分割。实验结果表明,所提方法在小鼠脑切片数据集上取得了更好的分割效果。