I detta papper presenterar vi en helautomatisk hjärntumör segmenteringsmetod baserad på Deep Neural Networks (DNN). De föreslagna nätverken är skräddarsydda för glioblastomas (både låg- och höggradiga) som visas i MR-bilder. Till sin natur kan dessa tumörer dyka upp var som helst i hjärnan och ha nästan vilken form, storlek och kontrast som helst. Dessa skäl motiverar vår undersökning av en maskininlärning lösning som utnyttjar en flexibel, hög kapacitet DNN samtidigt som den är extremt effektiv. Här ger vi en beskrivning av olika modellval som vi har funnit vara nödvändiga för att uppnå konkurrenskraftiga resultat. Vi utforskar i synnerhet olika arkitekturer baserade på Convolutional Neural Networks (CNN), d.v.s. DNN är särskilt anpassade till bilddata. Vi presenterar en ny CNN-arkitektur som skiljer sig från den som traditionellt används i datorseendet. Vår CNN utnyttjar både lokala funktioner och mer globala kontextuella funktioner samtidigt. Också, skiljer sig från de flesta traditionella användningar av CNNs, våra nätverk använder ett slutlager som är en konvolutionell implementation av ett helt ansluten lager som tillåter en 40-faldig hastighet upp. Vi beskriver också en 2-fas utbildning förfarande som gör att vi kan ta itu med svårigheter relaterade till obalansen i tumöretiketter. Slutligen utforskar vi en kaskadarkitektur där resultatet av ett grundläggande CNN behandlas som en ytterligare informationskälla för ett efterföljande CNN. Resultaten från 2013 års BRATS-testdata visar att vår arkitektur förbättras över den aktuella toppmoderna tekniken samtidigt som den är över 30 gånger snabbare. Detta beslut träder i kraft samma dag som det offentliggörs i Europeiska unionens officiella tidning. 1 http://www.ucancer.org effekt för förbättrad diagnostik, tillväxthastighet förutsägelse och behandling planering. Medan vissa tumörer såsom meningiomas kan lätt segmenteras, andra som gliomas och glioblastomas är mycket svårare att lokalisera. Dessa tumörer (tillsammans med deras omgivande ödem) är ofta diffusa, dåligt kontrasterade, och förlänga tentakelliknande strukturer som gör dem svåra att segmentera. En annan grundläggande svårighet med segmenterande hjärntumörer är att de kan dyka upp var som helst i hjärnan, i nästan vilken form och storlek som helst. Dessutom är skalan av voxelvärden i MR-avbildningar inte standardiserad, till skillnad från bilder som härrör från röntgendatatomografi (CT). Beroende på vilken typ av MR-maskin som används (1,5, 3 eller 7 tesla) och förvärvsprotokollet (synfält, voxelupplösning, gradientstyrka, b0-värde etc.).), samma tumörceller kan hamna ha drastiskt olika gråskala värden när bilden på olika sjukhus. Friska hjärnor är vanligtvis gjorda av 3 typer av vävnader: den vita materian, den grå materian, och cerebrospinalvätskan. Målet med hjärntumör segmentering är att upptäcka platsen och
Havaei m.fl. REF använde ett skräddarsytt konvolutionellt neuralt nätverk för att segmentera glioblastomas.
Brain tumor segmentation with Deep Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'Medical Image Analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}