Abstrakt. Det har varit en debatt om huruvida man ska använda 2D eller 3D djupa neurala nätverk för volymetrisk organ segmentering. Både 2D- och 3D-modeller har sina fördelar och nackdelar. I detta dokument presenterar vi ett alternativt ramverk, som tränar 2D-nät på olika synvinklar för segmentering, och bygger ett 3D Volumetric Fusion Net (VFN) för att sammansmälta 2D-segmenteringsresultatet. VFN är relativt grunt och innehåller mycket färre parametrar än de flesta 3D-nätverk, vilket gör vårt ramverk effektivare på att integrera 3D-information för segmentering. Vi utbildar och testar segmenterings- och fusionsmodulerna individuellt, och föreslår en ny strategi, som kallas tvärgående, för att fullt ut utnyttja de begränsade träningsdata. Vi utvärderar vårt ramverk på flera utmanande bukorgan, och verifierar dess överlägsenhet i segmenteringsnoggrannhet och stabilitet över befintliga 2D- och 3D-strategier.
I REF föreslås att ett 3D-nätverk används för säkring av 2D-prognoser från olika håll.
Bridging the Gap Between 2D and 3D Organ Segmentation with Volumetric Fusion Net
{'venue': 'MICCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}