Exakt och automatisk organsegmentering från 3D radiologiska skanningar är ett viktigt men utmanande problem för medicinsk bildanalys. Specifikt, som en liten, mjuk och flexibel buken organ, bukspottskörteln visar mycket hög inter-patient anatomiska variabilitet i både dess form och volym. Detta hämmar traditionella automatiserade segmenteringsmetoder från att uppnå höga noggrannheter, särskilt jämfört med den prestanda som erhållits för andra organ, såsom lever, hjärta eller njurar. För att fylla denna lucka, presenterar vi ett automatiserat system från 3D datortomografi (CT) volymer som bygger på en två-stegs kaskad strategi-pancreas lokalisering och pankreas segmentering. För det första steget lokaliserar vi bukspottkörteln från hela 3D CT scan, vilket ger en pålitlig gränsbox för den mer förfinade segmentering steg. Vi inför en helt djuplärande strategi som bygger på en effektiv tillämpning av holistisk-nesterade konvolutionella nätverk (HNN) på de tre ortogonala axiala, sagittala och koronala synsätten. Den resulterande HNN per-pixel sannolikhetskartor blandas sedan med pooling för att på ett tillförlitligt sätt producera en 3D avgränsande låda av bukspottkörteln som maximerar återkallandet. Vi visar att vår introducerade localizer kan jämföras med både en konventionell icke-djup-inlärningsmetod och en nyligen genomförd hybridmetod baserad på rumslig aggregering av superpixlar med hjälp av slumpmässig skogsklassificering. Den andra, segmentering, fasen fungerar inom den beräknade avgränsande rutan och integrerar semantiska medelnivå signaler av djupt-lärda organ inre och gränskartor, som erhålls genom två ytterligare och separata insikter om HNNs. Genom att integrera dessa två mid-level cues, vår metod är kapabel att generera gränsbevarande pixel-wise klassetikett kartor som resulterar i den slutliga pankreas segmentering. Kvantitativ utvärdering görs på en allmänt tillgänglig datauppsättning av 82 patient CT-skanningar med 4-faldig korsvalidering (CV). Vi uppnår en (medel ± std. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Dice likhetskoefficient (DSC) på 81,27 ± 6,27% i validering, vilket avsevärt överträffar både en tidigare toppmodern metod och en preliminär version av detta arbete som rapporterar DSC på 71,80 ± 10,70% respektive 78,01 ± 8,20%, med samma datauppsättning.
I REF, algoritmen lär sig medelnivå signaler via Holistically-Nested Networks först.
Spatial aggregation of holistically‐nested convolutional neural networks for automated pancreas localization and segmentation☆
{'venue': None, 'journal': 'Medical Image Analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}