Polyp detektion och segmentering i kolonoskopi bilder spelar en viktig roll i tidig upptäckt av kolorektal cancer. Papperet beskriver metod som antagits för EndoVis Sub2017/2018 Gastrointestinal Image ANAlys - (GIANA) polyp segmentering delutmaningar. De utvecklade segmenteringsalgoritmerna är baserade på den helt konvolutionella neurala nätverket (FCNN) modellen. Två nya varianter av FCNN har undersökts, genomförts och utvärderats. Den första kombinerar de djupa kvarvarande nätverken och dilateringskärnlagren inom det helt konvolutionella nätverkets ramverk. Den andra föreslagna arkitekturen är baserad på U-net-nätverket som förstärks av dilateringskärnorna och enheterna "tryck och extraktion". De föreslagna arkitekturerna har utvärderats mot den välkända FCN8-modellen. I dokumentet beskrivs de antagna utvärderingsmåtten och resultaten från GIANA-datauppsättningen presenteras. De föreslagna metoderna gav konkurrenskraftiga resultat, vilket säkrade den första platsen för SD- och HD-bildsegmenteringsuppgifter på 2017 års GIANA-utmaning och den andra platsen för SD-avbildningarna på 2018 års GIANA-utmaning.
Guo m.fl. REF presenterade två varianter av helt konvolutionella neurala nätverk, som säkrade den första positionen på 2017 Gastrointestinal Image ANAlyse (GIANA) utmaning och andra position på 2018 GIANA utmaning.
GIANA Polyp Segmentation with Fully Convolutional Dilation Neural Networks
{'venue': 'VISIGRAPP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}