Ventrikulär volym och dess progression är kända för att vara kopplade till flera hjärnsjukdomar såsom demens och schizofreni. Därför är noggrann mätning av ventrikeln volym avgörande för longitudinella studier på dessa störningar, vilket gör automatiserade ventrikulär segmentering algoritmer önskvärda. Under de senaste åren har djupa neurala nätverk visat sig överträffa de klassiska modellerna inom många avbildningsområden. Men framgången med djupa nätverk är beroende av manuellt märkta datamängder, som är dyra att förvärva särskilt för högre dimensionella data inom det medicinska området. I detta arbete visar vi att djupa neurala nätverk kan tränas på muchcheaper-to-acquire pseudo-etiketter (t.ex. genereras av andra automatiserade mindre exakta metoder) och fortfarande producera mer exakta segmenteringar jämfört med kvaliteten på etiketterna. För att visa detta använder vi bullriga segmenteringsetiketter som genereras av en konventionell region växande algoritm för att träna ett djupt nätverk för lateral ventrikulär segmentering. Sedan på en stor manuellt kommenterad testuppsättning, visar vi att nätverket betydligt överträffar den konventionella regionen växande algoritm som användes för att producera träningsetiketter för nätverket. Våra experiment rapporterar en Dice Likhet Koefficient (DSC) på 0.874 för det utbildade nätverket jämfört med 0,754 för den konventionella regionen växande algoritm (p < 0,001).
Automatisk generering av utbildningsetiketter är ett aktivt område för maskininlärningsforskning, ibland kallat "svag övervakning". Ghafoorian m.fl. använde en regionväxande algoritm för att träna ett djupt neuralt nätverk för hjärnventrikulär segmentering REF.
Student Beats the Teacher: Deep Neural Networks for Lateral Ventricles Segmentation in Brain MR
{'venue': 'Proc. SPIE 10574, 105742U (2 March 2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}