Abstrakt. Vi utforskar användningen av djup inlärning för bröstmassesegmentering i mammografier. Genom att integrera fördelarna med resterande lärande och probabilistisk grafisk modellering med standard U-Net föreslår vi ett nytt djupt nätverk, Conditional Residual U-Net (CRU-Net), för att förbättra U-Net-segmenteringens prestanda. CRU-Net drar nytta av fördelarna med probabilistisk grafisk modellering i pixelnivåmärkning, och strukturinsikterna i ett djupt kvarvarande nätverk i funktionen extraktion, ger utmärkt masssegmentering prestanda. Utvärderingar baserade på datauppsättningarna INbreast och DDSM-BCRP visar att CRU-Net uppnår de bästa masssegmenteringsresultaten jämfört med de senaste metoderna. Dessutom krävs varken tråkiga förbehandlings- eller efterbehandlingstekniker i vår algoritm.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF integrerar fördelarna med resterande lärande för att förbättra prestandan hos standard U-Net segmentering för att ta itu med lutning försvinner och exploderar problem med att öka CNN djup.
Improved Breast Mass Segmentation in Mammograms with Conditional Residual U-net
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}