Abstrakt. Exakt segmentering av medicinska bilder är ett viktigt steg mot att analysera och spåra sjukdomsrelaterade morfologiska förändringar i anatomin. Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har nyligen vuxit fram som ett kraftfullt verktyg för många segmentering uppgifter i medicinsk avbildning. CNN:s prestanda beror i hög grad på utbildningsuppgifternas storlek och att kombinera data från olika källor är en effektiv strategi för att erhålla större utbildningsdatauppsättningar. Detta utmanas dock ofta av heterogen märkning av datamängderna. Till exempel, en av datasetet kan saknas etiketter eller ett antal etiketter kan ha kombinerats till en super etikett. I detta arbete föreslår vi en kostnadsfunktion som gör det möjligt att integrera flera datauppsättningar med heterogena undergrupper i en gemensam utbildning. Vi utvärderade resultatet av denna strategi på lår MR och en hjärt MR dataset där vi artificiellt sammanfogade etiketter för hälften av data. Vi fann att den föreslagna kostnadsfunktionen avsevärt överträffar en naiv maskeringsmetod, vilket ger resultat som är mycket nära att använda de fullständiga kommentarerna.
Så vitt vi vet, Kemnitz et al. REF är den enda metoden för sammanslagning av detektionsdata med heterogena undergrupper av etiketter (för semantisk segmentering av medicinska bilder).
Combining Heterogeneously Labeled Datasets For Training Segmentation Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}