Abstrakt. Automatisk segmentering av levern och dess lesion är ett viktigt steg mot att härleda kvantitativa biomarkörer för korrekt klinisk diagnos och datorstödda beslutsstödsystem. Detta papper presenterar en metod för att automatiskt segmentera lever och lesioner i CT buk bilder med hjälp av kaskad helt konvolutionella neurala nätverk (CFCNs) och täta 3D villkorliga slumpmässiga fält (CRFs). Vi tränar och kaskad två FCNs för en kombinerad segmentering av levern och dess skador. I det första steget tränar vi en FCN för att segmentera levern som ROI-ingång för en andra FCN. Den andra FCN endast segmenterar lesioner från den förutsagda lever ROIs i steg 1. Vi förfinar segmenteringarna av CFCN med hjälp av en tät 3D CRF som står för både rumslig sammanhållning och utseende. CFCN-modeller utbildades i en dubbel cross-validering på buken CT dataset 3DIRCAD omfattande 15 levertumörvolymer. Våra resultat visar att CFCN-baserad semantisk lever och lesion segmentering uppnår Dice poäng över 94% för lever med beräkningstider under 100s per volym. Vi demonstrerar experimentellt robustheten hos den föreslagna metoden som ett beslutsstödsystem med hög noggrannhet och hastighet för användning i daglig klinisk rutin.
I REF, en kaskad av två Unet tillämpas på segmentering av lever och lesion i CT bilder som ryggraden i modellen, följt av en 3D villkorlig Random Field (CRF).
Automatic Liver and Lesion Segmentation in CT Using Cascaded Fully Convolutional Neural Networks and 3D Conditional Random Fields
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}