Abstrakt. Detta papper introducerar ett nätverk för volymetrisk segmentering som lär sig av glest annoterade volymetriska bilder. Vi beskriver två attraktiva användningsfall av denna metod: (1) I en semi-automated setup antecknar användaren några skivor i den volym som ska segmenteras. Nätverket lär sig av dessa glesa kommentarer och ger en tät 3D-segmentering. (2) I en helt automatiserad uppsättning utgår vi från att det finns ett representativt, glest annoterat träningsset. Utbildad på denna datauppsättning segmenterar nätverket tätt nya volymetriska bilder. Det föreslagna nätverket utökar den tidigare u-net-arkitekturen från Ronneberger et al. genom att ersätta alla 2D-operationer med deras 3D-motparter. Implementationen utför elastiska deformationer för effektiv dataförstärkning under träningen. Det är utbildat end-to-end från grunden, dvs. inget förskolat nätverk krävs. Vi testar prestandan av den föreslagna metoden på en komplex, mycket variabel 3D struktur, Xenopus njure, och uppnå goda resultat för båda användningsfall.
Ç içek m.fl. lärt sig av glesa sekventiella volymbilder genom att mata U-Net med 2D sekventiella skivor REF.
3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}