Abstrakt. Detta dokument behandlar segmentering av organ i riskzonen (OAR) i huvud- och halsområdet i CT-bilder vilket är ett avgörande steg för tillförlitlig intensitetsmodulerad strålbehandling. Vi introducerar ett konvolutionsneuralt nätverk med encoder-dekoder arkitektur och en ny förlustfunktion, batchen mjuk Dice förlustfunktion, som används för att träna nätverket. Den resulterande modellen producerar segmenteringar av varje OAR i den offentliga MICCAI 2015 Head and Neck Auto-Segmentation Challenge dataset. Trots den tunga klassobalansen i data, förbättrar vi noggrannheten hos nuvarande state-of-the-art metoder med 0,33 mm i termer av genomsnittlig ytavstånd och med 0,11 i termer av Dice överlappningskoefficient i genomsnitt.
2D CNN användes nyligen i REF för segmentering av huvud- och halsorgan i CT-skanningar.
Segmentation of Head and Neck Organs at Risk Using CNN with Batch Dice Loss
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}