Bildsegmentering är en viktig uppgift i många medicinska tillämpningar. Metoder baserade på konvolutionella neurala nätverk uppnå state-of-the-art noggrannhet; men de är vanligtvis beroende av övervakad utbildning med stora märkta datauppsättningar. Märkning av medicinska bilder kräver betydande expertis och tid, och typiska handjusterade metoder för dataförstärkning misslyckas med att fånga de komplexa variationerna i sådana bilder. Vi presenterar en automatiserad dataförstärkningsmetod för syntetisering av märkta medicinska bilder. Vi demonstrerar vår metod för att segmentera magnetisk resonanstomografi (MRI) hjärnskanning. Vår metod kräver bara en enda segmenterad scan, och utnyttjar andra omärkta scanningar i en halvövervakad strategi. Vi lär oss en modell av transformationer från bilderna, och använder modellen tillsammans med det märkta exemplet för att syntetisera ytterligare märkta exempel. Varje omvandling består av ett rumsligt deformationsfält och en intensitetsförändring som möjliggör syntes av komplexa effekter såsom variationer i anatomi och bildförvärv. Vi visar att utbildning av en övervakad segmenterare med dessa nya exempel ger betydande förbättringar jämfört med state-of-the-art metoder för oneshot biomedicinsk bildsegmentering.
Senast Zhao et al. REF utvecklade ett ramverk för segmentering av medicinska bilder med en enda bild baserad på dataförstärkning med hjälp av inlärda transformationer från referensatlas till omärkta bilder.
Data Augmentation Using Learned Transformations for One-Shot Medical Image Segmentation
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}