Abstrakt. Dice poäng används i stor utsträckning för binär segmentering på grund av dess robusthet till klass obalans. Mjuka generaliseringar av Dice poäng gör det möjligt att användas som en förlust funktion för att träna konvolutionella neurala nätverk (CNN). Även om CNN-utbildade med medelklass Dice-poäng uppnår toppmoderna resultat vid segmentering av flera klasser, drar denna förlustfunktion varken nytta av relationer mellan klasser eller information i flera nivåer. Vi hävdar att en förbättrad förlustfunktion bör balansera felklassificeringar för att gynna förutsägelser som är semantiskt meningsfulla. I detta dokument undersöks dessa frågor i samband med flerklassig hjärntumörsegmentering. Vårt bidrag är trefaldigt. 1) Vi föreslår en semantiskt informerad generalisering av Dice-poängen för flerklasssegmentering baserad på Wasserstein-avståndet på det probabilistiska märkningsutrymmet. 2) Vi föreslår ett holistiskt CNN som bäddar in rumslig information på flera skalor med djup övervakning. 3) Vi visar att gemensam användning av holistiska CNN och generaliserade Wasserstein Dice poäng ger segmenteringar som är mer semantiskt meningsfulla för hjärntumör segmentering.
I REF föreslås att man använder en allmän Wasserstein Dice Score för att dra nytta av relationer mellan olika klasser och information i flera skalor.
Generalised Wasserstein Dice Score for Imbalanced Multi-class Segmentation using Holistic Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}