Noggrann och robust segmentering av bukorgan på CT är avgörande för många kliniska tillämpningar såsom datorstödd diagnos och datorstödd kirurgi. Men denna uppgift är utmanande på grund av de svaga gränserna för organ, komplexiteten i bakgrunden, och de varierande storlekarna på olika organ. För att ta itu med dessa utmaningar inför vi en ny ram för multi-organ segmentering av bukregioner genom att använda organ-attention nätverk med omvända anslutningar (OAN-RCs) som tillämpas på 2D-vyer, av 3D CT-volym, och resultatuppskattningar som kombineras genom statistisk fusion utnyttjar strukturell likhet. Mer specifikt är OAN en tvåstegs djup convolutional nätverk, där djupa nätverk funktioner från det första steget kombineras med den ursprungliga bilden, i ett andra steg, för att minska den komplexa bakgrunden och förbättra discriminativ information för målorganen. Intuitivt minskar OAN effekten av den komplexa bakgrunden genom att fokusera uppmärksamheten så att varje organ bara behöver diskrimineras från sin lokala bakgrund. RC läggs till i det första steget för att ge de lägre skikten mer semantisk information vilket gör det möjligt för dem att anpassa sig till storleken på olika organ. Våra nätverk är utbildade i 2D-vyer (slices) som gör det möjligt för oss att använda holistisk information och möjliggöra effektiv beräkning (jämfört med 3D-plåster). För att kompensera för den begränsade tvärsnittsinformationen av den ursprungliga 3D volymetriska CT, t.ex., konnektiviteten mellan grannskivor, flersektionsbilder rekonstrueras från de tre olika 2D-vyriktningarna. Sedan kombinerar vi segmenteringsresultaten från de olika vyerna med statistisk fusion, med en ny term som relaterar den strukturella likheten mellan 2D-vyerna och den ursprungliga 3D-strukturen. För att utbilda nätverket och utvärdera resultaten kommenterades 13 strukturer manuellt av fyra personer och bekräftades av en högre expert på 236 normala fall. Vi testade vår algoritm med 4-faldig korsvalidering och beräknade Dice-Sørensen likhetskoefficienter (DSC) och ytavstånd för att utvärdera våra uppskattningar av de 13 strukturerna. Våra experiment visar att det föreslagna tillvägagångssättet ger starka resultat och överträffar 2D- och 3D-patch-baserade state-of-the-art metoder när det gäller DSC och genomsnittliga ytavstånd.
Organuppmärksamhetsnätverk med omvända anslutningar följt av statistisk fusion REF tenderar att minska osäkerheten vid svaga gränser och hantera variationer i organstorlek.
Abdominal multi-organ segmentation with organ-attention networks and statistical fusion
{'venue': 'Medical Image Analysis, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}