Levercancer är en av de främsta orsakerna till cancerdöden. För att hjälpa läkare i hepatocellulär karcinom diagnos och behandling planering, en exakt och automatisk lever och tumör segmentering metod är mycket efterfrågad i klinisk praxis. Nyligen, helt konvolutionella neurala nätverk (FCNs), inklusive 2-D och 3-D FCNs, fungerar som ryggraden i många volymetriska bildsegmentering. 2D-konvolutioner kan dock inte fullt ut utnyttja den rumsliga informationen längs den tredje dimensionen, medan 3D-konvolutioner lider av höga beräkningskostnader och GPU-minnesförbrukning. För att ta itu med dessa frågor, föreslår vi en ny hybrid tätt ansluten UNet (H-DenseUNet), som består av en 2-D DenseUNet för att effektivt extrahera intra-slice funktioner och en 3-D motsvarighet för hierarkiskt agregerande volymetriska sammanhang under andan av auto-context algoritm för lever och tumör segmentering. Vi formulerar inlärningsprocessen för H-DenseUNet på ett end-to-end sätt, där de intra-slice representationer och inter-slice funktioner kan gemensamt optimeras genom en hybrid funktion fusion lager. Vi utvärderade utförligt vår metod på datasetet för MICCAI 2017 Levertumör Segmentation Challenge och 3DIRCADb dataset. Vår metod överträffade andra state-of-the-arts på segmentering resultat av tumörer och uppnådde mycket konkurrenskraftiga prestanda för leversegmentering även med en enda modell. Index Terms-CT, levertumör segmentering, djup inlärning, hybrid funktioner.
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 presenterade en 2D-3D-hybridarkitektur för lever- och tumörsegmentering från CT-avbildningar.
H-DenseUNet: Hybrid Densely Connected UNet for Liver and Tumor Segmentation From CT Volumes
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}