Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har nyligen använts för att lösa problem från både datorseende och medicinska bildanalysfält. Trots sin popularitet, de flesta metoder kan bara bearbeta 2D-bilder medan de flesta medicinska data som används i klinisk praxis består av 3D-volymer. I detta arbete föreslår vi en strategi för 3D-bildsegmentering baserad på ett volymetriskt, fullständigt konvolutionellt, neuralt nätverk. Vår CNN är tränad end-to-end på MRI volymer föreställande prostata, och lär sig att förutsäga segmentering för hela volymen på en gång. Vi introducerar en ny objektiv funktion, som vi optimerar under utbildningen, baserad på Dice koefficient. På så sätt kan vi hantera situationer där det finns en stark obalans mellan antalet förgrunds- och bakgrundsvoxlar. För att klara av det begränsade antalet kommenterade volymer som finns tillgängliga för träning, utökar vi data som tillämpar slumpmässiga icke-linjära transformationer och histogram matchning. Vi visar i vår experimentella utvärdering att vår strategi uppnår goda resultat på utmanande testdata samtidigt som den kräver endast en bråkdel av den bearbetningstid som krävs av andra tidigare metoder.
Enligt den experimentella utvärderingen har deras tillvägagångssätt uppnått goda resultat på utmanande testdata REF.
V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation
{'venue': '2016 Fourth International Conference on 3D Vision (3DV)', 'journal': '2016 Fourth International Conference on 3D Vision (3DV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}