Abstract-Automatisk och tillförlitlig segmentering av prostatan är en viktig men svår uppgift för olika kliniska tillämpningar såsom prostatacancer strålbehandling. De viktigaste utmaningarna för korrekt MR prostata lokalisering ligger i två aspekter: (1) inhomogen och inkonsekvent utseende runt prostata gräns, och (2) den stora formen variation mellan olika patienter. För att ta itu med dessa två problem, föreslår vi en ny deformerbar MR prostata segmentering metod genom att förena djup funktionsinlärning med gles patch matchning. Först, i stället för att direkt använda handgjorda funktioner, föreslår vi att lära sig latent funktion representation från prostata MR bilder av staplade sparse auto-encoder (SSAE). Eftersom den djupinlärda algoritmen lär sig funktionshierarkin från datan, är de inlärda funktionerna ofta mer koncisa och effektiva än de handgjorda funktionerna när det gäller att beskriva de underliggande uppgifterna. För att förbättra discriminabiliteten i inlärda funktioner förfinar vi funktionsrepresentationen ytterligare på ett övervakat sätt. För det andra, baserat på de inlärda funktionerna, föreslås en gles patch matchningsmetod för att härleda en prostatasannolikhetskarta genom att överföra prostataetiketterna från flera atlaser till den nya prostata MR-bilden. Slutligen används en deformerbar segmentering för att integrera en gles formmodell med prostatasannolikhetskarta för att uppnå den slutliga segmenteringen. Den föreslagna metoden har i stor utsträckning utvärderats på datasetet som innehåller 66 T2-wighted prostata MR-bilder. Experimentella resultat visar att de djuplärda funktionerna är mer effektiva än de handgjorda funktionerna i att styra MR prostata segmentering. Dessutom visar vår metod högre prestanda än andra toppmoderna segmenteringsmetoder. Index Terms-Deformerbar modell, MR prostata segmentering, gles patch matchning, staplad sparse auto-encoder (SSAE).
Den djupa inlärningsmetoden, som ett nytt fokus, har också använts i prostata segmentering REF.
Deformable MR Prostate Segmentation via Deep Feature Learning and Sparse Patch Matching
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}