Abstrakt. Automatisk leversegmentering från CT-volymer är en avgörande förutsättning men utmanande uppgift för datorstödd diagnos och behandling av leversjukdom. I detta dokument presenterar vi ett nytt 3D djupt övervakat nätverk (3D DSN) för att ta itu med denna utmanande uppgift. Den föreslagna 3D DSN drar nytta av en fullständigt konvolutionell arkitektur som utför effektivt lärande från början till slut och slutsatser. Ännu viktigare är att vi inför en djup övervakningsmekanism under inlärningsprocessen för att bekämpa potentiella optimeringssvårigheter, och på så sätt kan modellen uppnå en mycket snabbare konvergensgrad och mer kraftfull diskrimineringsförmåga. Utöver den högkvalitativa poängkarta som 3D DSN producerar, används en villkorlig slumpmässig fältmodell ytterligare för att få förfinade segmenteringsresultat. Vi utvärderade vårt ramverk på den offentliga MICCAI-SLiver07 datasetet. Omfattande experiment visade att vår metod uppnår konkurrenskraftiga segmenteringsresultat till toppmoderna metoder med en mycket snabbare bearbetningshastighet.
Det välövervakade 3D-nätverket (DSN), som hade en mycket snabbare konvergens och bättre diskrimineringsförmåga, skulle kunna utvidgas till andra medicinska tillämpningar REF.
3D Deeply Supervised Network for Automatic Liver Segmentation from CT Volumes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}