Denna studie undersöker ett 3D och fullständigt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för subkortikal hjärnstruktur segmentering i MRT. 3D CNN-arkitekturer har i allmänhet undvikits på grund av deras krav på beräkning och minne under inferens. Vi tar itu med problemet via små kärnor, vilket möjliggör djupare arkitekturer. Vi modellerar vidare både lokala och globala sammanhang genom att inbädda mellanskiktsutgångar i den slutliga förutsägelsen, vilket uppmuntrar konsekvens mellan funktioner som extraheras på olika skalor och inbäddar finkornig information direkt i segmenteringsprocessen. Vår modell är effektivt tränad end-to-end på en grafikprocessor (GPU), i ett enda steg, och utnyttjar den täta inferenskapaciteten hos helt CNN. Vi utförde omfattande experiment över två allmänt tillgängliga dataset. För det första visar vi en toppmodern prestanda på ISBR-datauppsättningen. Sedan rapporterar vi en storskalig utvärdering på flera platser över 1112 oregistrerade ämnesdatauppsättningar förvärvade från 17 olika platser (ABIDE dataset), med åldrar från 7 till 64 år, vilket visar att vår metod är robust till olika förvärv protokoll, demografi och kliniska faktorer. Vår metod gav segmenteringar som är mycket konsekventa med en standardatlas-baserad metod, samtidigt som den körs i en bråkdel av den tid som krävs av atlas-baserade metoder och undvika registrering/normalisering steg. Detta gör det bekvämt för massiva neuroanoatomiska avbildningsstudier på flera platser. Såvitt vi vet är vårt arbete det första som studerar subkortikal struktursegmentering på så storskaliga och heterogena data.
Dolz m.fl. undersökt en 3D FCN för subkortikal hjärnstruktur segmentering i MRI-bilder REF.
3D fully convolutional networks for subcortical segmentation in MRI: A large‐scale study
{'venue': None, 'journal': 'Neuroimage', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}