用于实时MRI脑部肿瘤分割的3D膨胀多纤维网络

3D Dilated Multi-Fiber Network for Real-time Brain Tumor Segmentation in MRI (MICCAI2019)

Authors: Chen Chen, Xiaopeng Liu, Meng Ding, Junfeng Zheng, Jiangyun Li Code：https://github.com/China-LiuXiaopeng/BraTS-DMFNet

贡献

①提出了一个轻量级且高效的3D CNN来实现实时的脑部肿瘤分割，主要在于网络结构的创新，在保持高分割准确率的前提下大大减少了计算成本。 ②设计了一个多纤维（MF）和膨胀多纤维（DMF）单元，即组卷积+膨胀卷积（不同权重实现多尺度特征）+multiplexer（促进组间信息流通）。

方法

首先介绍本文中提出的两个模块，MF和DMF，对于MF模块，是在组卷积的基础上加上了multiplexer，也就是两个111的卷积，来融合不同组间的特征；DMF是在MF的基础上，将333的卷积核使用不同膨胀率的膨胀卷积来代替，且对于每个卷积核设置不同的权重，让网络自适应的学习。

本文的网络结构比较简单，总体是一个UNet的框架，然后引入了上述的两个模块，如下：

实验部分

本文采用的是Brain Tumor Segmentation (BraTS) 2018挑战赛的数据集，每个3D MRI图像包括四种不同的模态，即native T1-weighted (T1), post-contrast T1-weighted (T1ce), T2-weighted (T2) and Fluid Attenuated Inversion Recovery (FLAIR)。给出部分实验结果：