I detta papper presenterar vi en ny automatiserad metod för White Matter (WM) lesion segmentering av multipel skleros (MS) patientbilder. Vårt tillvägagångssätt är baserat på en kaskad av två 3D patch-wise konvolutionala neurala nätverk (CNN). Det första nätverket utbildas för att vara mer känslig avslöjar möjliga kandidat lesion voxels medan det andra nätverket utbildas för att minska antalet felklassificerade voxels som kommer från det första nätverket. Denna kaskad CNN-arkitektur tenderar att lära sig bra av en liten (n ≤ 35) uppsättning märkta data av samma MRI-kontrast, som kan vara mycket intressant i praktiken, med tanke på svårigheten att få manuella märkningsanteckningar och den stora mängden tillgängliga omärkta magnetiska resonansimuleringsdata (MRI). Vi utvärderar exaktheten i den föreslagna metoden på den offentliga MS lesion segmentation utmaning MICCAI2008 datauppsättning, jämföra den med avseende på andra state-of-the-art MS lesion segmentering verktyg. Dessutom utvärderas den föreslagna metoden också på två privata MS kliniska dataset, där prestandan hos vår metod också jämförs med olika aktuella offentliga tillgängliga state-of-the-art MS lesion segmentation metoder. Vid tidpunkten för att skriva detta papper, vår metod är den bäst rankad strategi på MICCAI2008 utmaning, överträffar resten av 60 deltagarmetoder när du använder alla tillgängliga inmatningsmetoder (T1-w, T2-w och FLAIR), medan fortfarande i topprank (3: e position) när du använder endast T1-w och FLAIR modaliteter. När det gäller kliniska MS-data uppvisar vårt tillvägagångssätt en signifikant ökning av noggrannhetssegmenteringen av WM-lesioner jämfört med resten av utvärderade metoder, vilket i hög grad korrelerar (r ≥ 0,97) också med förväntad lesionsvolym.
I Ref föreslogs en rörledning som bygger på en kaskad av två CNN baserade på 3D-plåster.
Improving automated multiple sclerosis lesion segmentation with a cascaded 3D convolutional neural network approach
{'venue': None, 'journal': 'Neuroimage', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}