En stor utmaning i hjärntumör behandling planering och kvantitativ utvärdering är bestämning av tumörens omfattning. Den icke-invasiva magnetiska resonanstomografi (MRI) teknik har vuxit fram som en frontlinje diagnostiskt verktyg för hjärntumörer utan joniserande strålning. Manuell segmentering av hjärnan tumör omfattning från 3D MRT volymer är en mycket tidskrävande uppgift och prestandan är starkt beroende av operatörens erfarenhet. I detta sammanhang är en tillförlitlig helautomatisk segmenteringsmetod för hjärntumör segmentering nödvändigt för en effektiv mätning av tumörens omfattning. I denna studie föreslår vi en helautomatisk metod för hjärntumör segmentering, som är utvecklad med U-Net baserade djupa konvolutionella nätverk. Vår metod utvärderades på Multimodal Brain Tumor Image Segmentation (BRATS 2015) datauppsättningar, som innehåller 220 höggradiga hjärntumörer och 54 låggradiga tumörfall. Korsvalidering har visat att vår metod kan få lovande segmentering effektivt.
En helt automatisk teknik för segmentering av hjärntumören som använde djupa konvolutionella nätverk baserade på U-Net utvecklades av Dong et al., REF.
Automatic Brain Tumor Detection and Segmentation Using U-Net Based Fully Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}