简介：目的：针对脑肿瘤形状、位置及大小等多变性,提出一种适合磁共振成像（MRI）脑肿瘤分割的卷积神经网络模型的改进方法。方法：将卷积神经网络应用到脑肿瘤分割上,并针对脑肿瘤的特点,提出多尺度卷积神经网络模型（MSCNN）,通过多尺度的输入与多尺度下的采样,克服脑肿瘤的个体差异,同时适应脑肿瘤不同图像层之间的大小位置差异,弱化肿瘤边缘与正常组织灰度相近的影响。结果：通过对30例患者的多模态磁共振图像进行分割,得到平均Dice系数为83.11%;平均灵敏度系数为89.48%;平均阳性预测值（PPV）系数为78.91%。结论：MRI脑肿瘤分割的改进方法可使分割精度得到明显提高,多尺度卷积神经网络能自适应脑肿瘤的差异性,并准确有效地分割脑肿瘤。
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