Bakgrund och mål Medicinsk bildanalys och datorstödda interventionsproblem hanteras i allt högre grad med lösningar baserade på djupinlärning. Etablerade plattformar för djupinlärning är flexibla, men ger inte särskild funktionalitet för medicinsk bildanalys och det krävs omfattande insatser för att anpassa dem till detta tillämpningsområde. Följaktligen har betydande dubbelarbete och inkompatibel infrastruktur utvecklats för många forskargrupper. Detta arbete presenterar opensource NiftyNet plattform för djupt lärande i medicinsk bildbehandling. NiftyNets ambition är att påskynda och förenkla utvecklingen av dessa lösningar, och att tillhandahålla en gemensam mekanism för att sprida forskningsresultat som samhället kan använda, anpassa och bygga vidare på. Metoder NiftyNet infrastruktur ger en modulär djuplärande pipeline för en rad medicinska bildtillämpningar inklusive segmentering, regression, bildgenerering och representation lärande applikationer. Komponenter i NiftyNet pipeline inklusive databelastning, dataförstärkning, nätverksarkitekturer, förlustfunktioner och utvärderingsmått är skräddarsydda för och dra nytta av idiosyncracies för medicinsk bildanalys och datorstödd intervention. NiftyNet är byggt på TensorFlow ram och stöder funktioner som resultat Vi presenterar tre illustrativa medicinska bildanalys applikationer byggd med NiftyNet infrastruktur: (1) segmentering av flera bukorgan från datortomografi; (2) bild regression för att förutsäga beräknade tomografi dämpning kartor från hjärnan magnetisk resonans bilder; och (3) generering av simulerade ultraljudsbilder för specificerade anatomiska poser. Slutsatser NiftyNet-infrastrukturen gör det möjligt för forskare att snabbt utveckla och distribuera djupinlärningslösningar för segmentering, regression, bildgenerering och representationsinlärning, eller utöka plattformen till nya tillämpningar.
Nyligen, mer omfattande plattformar för medicinsk bildanalys har uppstått såsom NiftyNet REF.
NiftyNet: a deep-learning platform for medical imaging
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}