Vi presenterar en metod för att ta itu med det utmanande problemet med segmentering av ländkotor från CT-bilder förvärvade med olika synfält. Vår metod är baserad på kaskad 3D Fully Convolutional Networks (FCNs) bestående av en lokalisering FCN och en segmentering FCN. Mer specifikt, i det första steget vi tränar en regression 3D FCN (vi kallar det "LocalizationNet") för att hitta den avgränsande rutan i ländryggen regionen. Därefter utvecklas ett 3D U-nät som FCN (vi kallar det "SegmentationNet") som efter träning kan utföra en pixelvis flerklassig segmentering för att kartlägga en beskärd virke region volymetrisk data till dess volymmässigt etiketter. Utvärderad på allmänt tillgängliga datauppsättningar uppnådde vår metod en genomsnittlig Dice-koefficient på 95,77 ± 0,81 % och ett genomsnittligt symmetriskt ytavstånd på 0,37 ± 0,06 mm.
Baserat på 3D U-Net, Janssens, et al. REF föreslås använda 3D helt konvolutionella neurala nätverk (FCN) för att utföra ländkota multi-märkt segmentering.
Fully automatic segmentation of lumbar vertebrae from CT images using cascaded 3D fully convolutional networks
{'venue': '2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018)', 'journal': '2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}