TAILIEUCHUNG - Brain tumour segmentation using U-Net based fully convolutional networks and extremely randomized trees

In this paper, we present a model-based learning for brain tumour segmentation from multimodal MRI protocols. The model uses U-Net-based fully convolutional networks to extract features from a multimodal MRI training dataset and then applies them to Extremely randomized trees (ExtraTrees) classifier for segmenting the abnormal tissues associated with brain tumour. The morphological filters are then utilized to remove the misclassified labels. Our method was evaluated on the Brain Tumour Segmentation Challenge 2013 (BRATS 2013) dataset, achieving the Dice metric of , and for whole tumour, tumour core and enhancing tumour core, respectively. The segmentation results obtained have been compared to the most recent methods, providing a competitive performance. | Brain tumour segmentation using U-Net based fully convolutional networks and extremely randomized trees

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.