Abstract-I detta papper föreslår vi en helt automatisk 2-stegs kaskad strategi för segmentering av levern och dess tumörer i CT (Computed Tomography) bilder med hjälp av tätt anslutna helt konvolutionella neurala nätverk (DenseNet). Vi tränar självständigt lever- och tumörsegmenteringsmodeller och kaskader dem för en kombinerad segmentering av levern och dess tumör. Det första stadiet innebär segmentering av levern och det andra stadiet använder det första stadiets segmenteringsresultat för lokalisering av levern och hädanefter tumörsegmenteringar inne i leverregionen. Levermodellen tränades på de nedprovade axialskivorna (256 × 256), medan för tumörmodellen ingen nedsampling av skivor gjordes, men istället tränades den på CT-axialskivorna som visas på tre olika Hounsfield (HU) nivåer. På testuppsättningen uppnådde vår modell en global tärningspoäng på 0,923 och 0,625 på lever respektive tumör. Den beräknade tumörbördan hade en rmsse på 0,044.
Kaluva m.fl. föreslog en helt automatisk 2-stegs kaskad metod för lever och tumör segmentering baserat på LiTS dataset, och de nådde globala Dice poäng på 0,923 och 0,623 på lever respektive tumör REF.
2D-Densely Connected Convolution Neural Networks for automatic Liver and Tumor Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}