Brett använda förlustfunktioner för segmentering av konvolutionella neurala nätverk (CNN), t.ex. tick eller korsentropi, är baserade på integraler (sammanfattningar) över segmenteringsregionerna. Tyvärr är det ganska vanligt i medicinsk bildanalys att ha mycket obalanserade segmenteringar, där standardförluster innehåller regionala termer med värden som skiljer sig avsevärt -typiskt av flera storleksordningar - genom segmentering klasser, som kan påverka utbildning prestanda och stabilitet. Syftet med denna studie är att bygga en gränsförlust, som tar formen av en avståndsmätare på utrymmet för konturer (eller former), inte regioner. Vi hävdar att en gränsförlust kan minska svårigheterna med regionala förluster i samband med mycket obalanserade segmenteringsproblem eftersom den använder integraler över gränsen (interface) mellan regioner i stället för obalanserade integraler över regioner. Dessutom ger en gränsförlust information som kompletterar regionala förluster. Tyvärr är det inte enkelt att representera de gränspunkter som motsvarar CNN:s regionala softmax-resultat. Vår gränsförlust är inspirerad av diskreta (grafbaserade) optimeringstekniker för beräkning av lutningsflöden av kurvutveckling. Efter en integrerad metod för att beräkna gränsvariationer uttrycker vi ett icke-symmetriskt L 2-avstånd på utrymmet för former som en regional integral, vilket undviker helt lokala differentialberäkningar som omfattar konturpunkter. Vår gränsförlust är summan av linjära funktioner i nätverkets regionala softmax-sannolikhet. Därför kan det enkelt kombineras med standard regionala förluster och genomföras med alla befintliga djupa nätverk arkitektur för N-D segmentering. Vår gränsförlust har validerats på två referensdatauppsättningar som motsvarar svåra, mycket obalanserade segmenteringsproblem: ischemisk stroke (ISLES) och hyperintensiva vita ämnen (WMH). Används i samband med den regionbaserade generaliserade Dice förlust (GDL), vår gräns förlust förbättrar prestanda avsevärt jämfört med GDL ensam, nå upp till 8% förbättring av Dice poäng och 10% förbättring i Hausdorff poäng. Det gav också en stabilare inlärningsprocess. Vår kod är allmänt tillgänglig
I REF ) föreslås en gränsförlust som integreras över gränsen mellan regioner för att mildra den mycket obalanserade segmenteringsfrågan.
Boundary loss for highly unbalanced segmentation
{'venue': 'Proceedings of The 2nd International Conference on Medical Imaging with Deep Learning, PMLR 102:285-296, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}