Abstrakt. Vi presenterar ett helt konvolutionellt neuralt nätverk för segmentering ischemisk stroke lesioner i CT perfusion bilder för ISLES 2018 utmaningen. Behandling av stroke är tidskänslig och nuvarande standarder för lesion identifiering kräver manuell segmentering, en tidskrävande och utmanande process. Automatiska segmenteringsmetoder ger möjlighet att exakt identifiera lesioner och förbättra behandlingsplaneringen. Vår modell är baserad på PSPNet, en nätverksarkitektur som använder pyramidpooling för att ge global och lokal kontextuell information. För att lära sig de olika formerna av lesioner, utbildar vi vårt nätverk med fokal förlust, en förlustfunktion som utformats för nätverket för att fokusera på att lära sig de svårare proverna. Vi jämför vår modell med nätverk utbildade med hjälp av U-Net och V-Net arkitekturer. Vår strategi visar effektiv prestanda i lesion segmentering och rankas bland de bästa artisterna vid utmaningen slutsatsen.
Abulnaga och Rubin REF utvecklade helt konvolutionella neurala nätverksmodeller för segmentering av ischemiska stroke lesioner, och använde sig av fokal förlust funktion, som visade förmågan att identifiera finare funktioner genom att fokusera på svårklassificera exempel.
Ischemic Stroke Lesion Segmentation in CT Perfusion Scans using Pyramid Pooling and Focal Loss
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}