Vi föreslår en dubbel väg, 11-lager djup, tredimensionell Convolutional Neural Network för den utmanande uppgiften för hjärnlesion segmentering. Den utformade arkitekturen är resultatet av en djupgående analys av begränsningarna i de nuvarande nätverk som föreslås för liknande tillämpningar. För att övervinna beräkningsbördan av behandling av 3D-medicinska skanningar har vi utarbetat ett effektivt och tätt utbildningsprogram som förenar bearbetningen av intilliggande bildlappar till ett pass genom nätverket samtidigt som vi automatiskt anpassar oss till den inneboende klassobalansen som finns i data. Vidare analyserar vi utvecklingen av djupare, därmed mer diskriminerande 3D CNNs. För att införliva både lokal och större kontextuell information använder vi en arkitektur med dubbla vägar som behandlar indatabilder på flera skalor samtidigt. För efterbehandling av nätverkets mjuka segmentering använder vi ett 3D-kompatibelt Villkorligt Random Field som effektivt tar bort falska positiva. Vår pipeline utvärderas ingående på tre utmanande uppgifter av lesion segmentering i multi-channel MRI patientdata med traumatiska hjärnskador, hjärntumörer, och ischemisk stroke. Vi förbättrar state-of-the-art för alla tre applikationer, med topprankning prestanda på de offentliga riktmärken BRATS 2015 och ISLES 2015. Vår metod är beräkningseffektiv, vilket gör att den kan antas i en mängd olika forsknings- och kliniska miljöer. Källkoden för vårt genomförande görs allmänt tillgänglig.
Kamnitsas m.fl. REF föreslår en tvåvägs 3D CNN struktur och använder en 3D fullt ansluten villkorlig slumpmässig fält för efterbehandling, som rankas först i utmaningen av kronisk stroke lesion segmentering (ISLES 2015).
Efficient multi‐scale 3D CNN with fully connected CRF for accurate brain lesion segmentation
{'venue': None, 'journal': 'Medical Image Analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}