En exakt segmentering av lungknutor i datortomografi (CT) bilder är avgörande för lungcancer analys och diagnos. Men på grund av variationen av lungknutor och likheten av visuella egenskaper mellan knutor och deras omgivning, blir en robust segmentering av knutor ett utmanande problem. I denna studie föreslår vi Dual-branch Residual Network (DB-ResNet) som är en datadriven modell. Vår strategi integrerar två nya system för att förbättra generalisering förmåga av modellen: 1) den föreslagna modellen kan samtidigt fånga multi-vy och flerskaliga funktioner av olika knutor i CT-bilder; 2) vi kombinerar funktionerna i intensitet och konvolution neurala nätverk (CNN). Vi föreslår en pooling metod, kallas den centrala intensitet-pooling skikt (CIP), för att extrahera intensiteten funktioner i centrum voxel i blocket, och sedan använda CNN för att erhålla de konvolutionella funktioner i centrum voxel i blocket. Dessutom utformade vi en viktad provtagningsstrategi baserad på gränsen av knutor för valet av dessa voxlar med hjälp av viktningspoängen, för att öka modellens noggrannhet. Den föreslagna metoden har i stor utsträckning utvärderats på LIDC-datauppsättningen som innehåller 986 knutor. Experimentella resultat visar att DB-ResNet uppnår överlägsen segmenteringsprestanda med en genomsnittlig tärningspoäng på 82,74% på datasetet. Dessutom jämförde vi våra resultat med resultaten från fyra radiologer på samma datauppsättning. Jämförelsen visade att vår genomsnittliga tärningspoäng var 0,49 procent högre än hos mänskliga experter. Detta bevisar att vår föreslagna metod är lika bra som den erfarna radiologen.
Nyligen föreslog Ref ett tillvägagångssätt för att införliva intensitetsfunktioner i CNN-arkitekturen genom att införa en Dual-branch rest network (DBResNet) för att uppnå attraktiva segmentering prestanda på lungknutor.
Dual-branch residual network for lung nodule segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Engineering']}