Abstrakt. Deep-learning har under de senaste åren visat sig vara ett kraftfullt verktyg för bildanalys och används nu allmänt för att segmentera både 2D- och 3D-medicinska bilder. Deep-learning-segmenteringsramar bygger inte bara på valet av nätverksarkitektur utan också på valet av förlustfunktion. När segmenteringsprocessen är inriktad på sällsynta observationer är det sannolikt att en allvarlig klassobalans uppstår mellan kandidatetiketter, vilket resulterar i suboptimal prestanda. För att mildra denna fråga har strategier som den viktade korsentropifunktionen, känslighetsfunktionen eller Dice-förlustfunktionen föreslagits. I detta arbete undersöker vi beteendet hos dessa förlustfunktioner och deras känslighet för inlärningshastighet tuning i närvaro av olika hastigheter av etikett obalans över 2D och 3D segmentering uppgifter. Vi föreslår också att man använder klassombalanseringsegenskaperna hos den Generaliserade Dice-överlappningen, ett känt mått för segmenteringsbedömning, som en robust och korrekt förlustfunktion för djupinlärning för obalanserade uppgifter.
I en nyligen genomförd studie om lesion segmentering föreslogs den generaliserade Dice likheten metrisk som en förlustfunktion (GDL) REF som överträffade viktade kors-entropi, DSC, och känslighet-specificity förlustfunktioner.
Generalised Dice overlap as a deep learning loss function for highly unbalanced segmentations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}