Abstrakt. Patologisk lungsegmentering (PLS) är en viktig, men utmanande, medicinsk bild ansökan på grund av den stora variationen i patologisk lung utseende och form. Eftersom PLS ofta är en förutsättning för annan bildanalys är metodologisk enkelhet och allmängiltighet nyckelfaktorer i användbarhet. I linje med detta presenterar vi ett nedifrån-och-upp-baserat tillvägagångssätt som är uttrycksfullt nog för att hantera variationer i utseendet, samtidigt som det förblir opåverkat av eventuella variationer i form. Vi införlivar den djupt övervakade ramen för lärande, men förbättrar den med ett enkelt, men ändå effektivt, progressivt multipatsystem, som på ett mer tillförlitligt sätt förenar resultat från olika nätverksstadier. Resultatet är en djup modell som kan producera finare detaljerade masker, som vi kallar progressiva holistisk-nested nätverk (P-HNNs). Med hjälp av omfattande korsvalidering testas vår metod på multiinstitutionella datauppsättningar som omfattar 929 datortomografier (848 allmänt tillgängliga), patologiska lungor, rapportering av genomsnittliga tärningspoäng på 0,985 och visar betydande kvalitativa och kvantitativa förbättringar jämfört med toppmoderna metoder.
Harrison och Al. REF föreslog en 2D djupt övervakad FCN med multi-path anslutningar, nämligen progressivt holistiskt-nested nätverk (P-HNN), för segmentering av lungorna i CT-bilder.
Progressive and Multi-Path Holistically Nested Neural Networks for Pathological Lung Segmentation from CT Images
{'venue': 'Proc. MICCAI (2017); pp 621-629', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}