Nyligen, magnetisk resonanstomografi har visat sig vara viktigt för utvärderingen av placenta hälsa under graviditeten. Kvantitativ bedömning av moderkakan kräver en segmentering, som visar sig vara utmanande på grund av den höga variationen i dess position, orientering, form och utseende. Dessutom är bild förvärv korrumperas av rörelse artefakter från både foster och moder rörelser. I detta dokument föreslår vi en helautomatisk segmentering av moderkakan från strukturella T2-viktade skanningar av hela livmodern, samt en förlängning för att ge en intuitiv prenatal syn i detta vitala organ. Vi antar en 3D flerskaliga konvolutionella neurala nätverk för att automatiskt identifiera placenta kandidat pixlar. Den resulterande klassificeringen förfinas därefter av en 3D tät villkorlig slumpmässig fält, så att en hög upplösning placenta volym kan rekonstrueras från flera överlappande stackar av skivor. Vårt segmenteringsramverk har testats på 66 försökspersoner vid havandeskapsåldern 20-38 veckor med en Dice-poäng på 71,95 ± 19,79 % för friska foster med en fast avsökningssekvens och 66,89 ± 15,35 % för en kohort blandad med fall av intrauterin fetal tillväxtrestriktion med hjälp av varierande avsökningsparametrar.
Alansary m.fl. REF föreslår en helautomatisk segmentering ram som används i MRI bildsegmentering av mänsklig placenta, de använder först 3D multiscale convolution neurala nätverk för att identifiera placenta kandidatområdet, och sedan använda 3D tät villkorligt slumpmässigt fält för att förfina resultaten.
Fast Fully Automatic Segmentation of the Human Placenta from Motion Corrupted MRI
{'venue': 'MICCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}