Masssegmentering ger effektiva morfologiska egenskaper som är viktiga för massdiagnos. I detta arbete föreslår vi ett nytt end-to-end-nätverk för mammografisk masssegmentering som använder ett fullständigt konvolutionsnätverk (FCN) för att modellera en potentiell funktion, följt av ett villkorat slumpmässigt fält (CRF) för att utföra strukturerat lärande. Eftersom massfördelningen varierar kraftigt med pixelposition kombineras FCN med en position i förväg. Dessutom använder vi oss av kontradiktorisk utbildning för att eliminera överutrustning på grund av de små storlekarna på mammogramdataset. Flerskaliga FCN används för att förbättra segmenteringsprestandan. Experimentella resultat på två offentliga datauppsättningar, INbreast och DDSM-BCRP, visar att vårt end-to-end-nätverk uppnår bättre resultat än toppmoderna metoder. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Zhu m.fl. I REF föreslås ett enhetligt nätverk för end-to-end adversarial utbildning som integrerar FCN och villkorliga Random Fields (CRF), som kan minska övermontering på grund av små datauppsättningar.
Adversarial deep structured nets for mass segmentation from mammograms
{'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']}