Abstract-Accurate medicinska bildsegmentering är nödvändig för diagnos, kirurgisk planering och många andra applikationer. Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har blivit de senaste automatiska segmenteringsmetoderna. Helautomatiska resultat kan dock fortfarande behöva förfinas för att bli tillräckligt exakta och robusta för klinisk användning. Vi föreslår en djupinlärningsbaserad interaktiv segmenteringsmetod för att förbättra de resultat som uppnås genom ett automatiskt CNN och för att minska användarinteraktioner vid förfining för högre noggrannhet. Vi använder ett CNN för att få en inledande automatisk segmentering, där användarinteraktioner läggs till för att indikera fel-segmenteringar. Ett annat CNN tar som ingång användaren interagerar med den inledande segmenteringen och ger ett förfinat resultat. Vi föreslår att kombinera användarinteraktioner med CNNs genom geodesiska avstånd transformerar, och föreslår ett upplösningsbevarande nätverk som ger en bättre tät förutsägelse. Dessutom integrerar vi användarinteraktioner som hårda begränsningar i ett bakåtriktat villkorligt Random Field. Vi validerade den föreslagna ramen i samband med 2D placenta segmentering från foster MRT och 3D hjärntumör segmentering från FLAIR bilder. Experimentella resultat visar att vår metod uppnår en stor förbättring från automatiska CNN, och får jämförbar och ännu högre noggrannhet med färre användarinterventioner och mindre tid jämfört med traditionella interaktiva metoder.
År 2018, Wang m.fl. REF föreslog en djupinlärningsbaserad interaktiv segmenteringsmetod för att förbättra segmenteringsresultaten av konvolutionella neurala nätverk.
DeepIGeoS: A Deep Interactive Geodesic Framework for Medical Image Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}