Exakt lungknuta segmentering från datortomografi (CT) bilder är av stor betydelse för bilddriven lungcancer analys. Emellertid heterogeniteten hos lungknutor och närvaron av liknande visuella egenskaper mellan knutor och deras omgivning gör det svårt för robust knutor segmentering. I denna studie föreslår vi en datadriven modell, kallad Central Focused Convolutional Neural Networks (CF-CNN), för att segmentera lungknutor från heterogena CT-bilder. Vår strategi kombinerar två nyckelinsikter: 1) den föreslagna modellen fångar en mängd olika uppsättning nodulekänsliga funktioner från både 3-D och 2-D CT bilder samtidigt; 2) när klassificera en bild voxel, effekterna av sin granne voxels kan variera beroende på deras rumsliga platser. Vi beskriver detta fenomen genom att föreslå en ny central pooling lager behålla mycket information om voxel patch center, följt av en flerskalig patch lärande strategi. Dessutom utformar vi en viktad provtagning för att underlätta modellträningen, där träningsprover väljs ut beroende på graden av segmenteringssvårigheter. Den föreslagna metoden har i stor utsträckning utvärderats på det offentliga LIDC-datasetet med 893 knutor och ett oberoende dataset med 74 knutor från Guangdong General Hospital (GDGH). Vi visade att CF-CNN uppnådde överlägsen segmenteringsprestanda med genomsnittliga tärningspoäng på 82,15 % respektive 82,02 % för de två datauppsättningarna. Dessutom jämförde vi våra resultat med den interradiologiska konsekvensen på LIDC-datauppsättningen, vilket visar en skillnad i genomsnittlig tärningspoäng på endast 1,98 %.
Dessutom har det centrala fokuserade konvolutionella neurala nätverket (CF-CNN) föreslagits av Wang et al., som är en datadriven metod utan att involvera formhypotes, visat stark prestanda för segmentering av juxtapleural nodules REF.
Central focused convolutional neural networks: Developing a data‐driven model for lung nodule segmentation
{'venue': None, 'journal': 'Medical Image Analysis', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}