Abstrakt. Automatisk tolkning av anatomiska objekt i röntgenbilder är avgörande för många kliniska tillämpningar, särskilt för bildstyrd uppfinning och automatisering av arbetsflöden. Befintliga djupnätverksmodeller kräver en stor mängd märkta data. Men att få exakt pixelvis märkning i röntgenbilder är starkt beroende av skickliga kliniker på grund av de stora överlappningar av anatomi och komplexa strukturmönster. Å andra sidan bevarar organ i 3D CT skanningar tydligare strukturer samt skarpare gränser och kan därmed enkelt avgränsas. I detta dokument föreslår vi en ny modellram för att lära sig automatisk röntgenbildtolkning från märkta datortomografier. Specifikt är en Dense Image-toImage nätverk (DI2I) för multi-organ segmentering först tränas på röntgen som Digital Reconstructed Radiographs (DRR) återges från 3D CT volymer. Sedan introducerar vi en Task Driven Generative Adversarial Network (TD-GAN) arkitektur för att uppnå samtidig stilöverföring och tolkning för osynliga riktiga röntgenbilder. TD-GAN består av en modifierad cykel-GAN-understruktur för pixel-till-pixelöversättning mellan DRR och röntgenbilder och en tillagd modul som utnyttjar den förtränade DI2I för att upprätthålla segmenteringskonsistens. TD-GAN-ramen är allmän och kan enkelt anpassas till andra inlärningsuppgifter. I de numeriska experimenten validerar vi den föreslagna modellen på 815 DRR och 153 topogram. Medan vanilj DI2I utan någon anpassning misslyckas helt med att segmentera topogram, den föreslagna modellen inte kräver några topogram etiketter och kan ge ett lovande genomsnitt tärningar på 85% som uppnår samma nivå noggrannhet övervakad utbildning (88 %).
I REF utvecklades ett uppgiftsdrivet generativt kontradiktoriskt nätverk för att upprätthålla segmenteringskonsistensen.
Task Driven Generative Modeling for Unsupervised Domain Adaptation: Application to X-ray Image Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}