Automatiserad segmentering av hjärnvävnad till vit substans (WM), grå substans (GM) och cerebrospinalvätska (CSF) från magnetisk resonansbild (MRI) är till hjälp vid diagnos av neuro-störningar såsom epilepsi, Alzheimers, multipel skleros, etc. Men tunna GM strukturer i periferin av cortex och smidiga övergångar på vävnadsgränserna såsom mellan GM och WM, eller WM och CSF utgör svårt att bygga ett pålitligt segmenteringsverktyg. Detta dokument föreslår en Fully Convolutional Neural Network (FCN) verktyg, som är en hybrid av två allmänt använda djupt lärande segmentering arkitekturer SegNet och U-Net, för förbättrad hjärnvävnad segmentering. Vi föreslår en hoppa anslutning inspirerad från U-Net, i SegNet architetcure, att införliva fin flerskalig information för bättre vävnad gränsidentifiering. Vi visar att den föreslagna U-SegNet-arkitekturen förbättrar segmenteringsprestandan, mätt med genomsnittligt tärningsförhållande, till 89,74 % på den allmänt använda IBSR-datauppsättningen bestående av T-1 viktade MRI-volymer på 18 försökspersoner.
Kumar m.fl. REF kombinerade U-Net och SegNet för att föreslå en SegNet-baserad U-Net hoppande anslutning för att kombinera fin flerskalig information för bättre vävnad gränsigenkänning.
U-Segnet: Fully Convolutional Neural Network Based Automated Brain Tissue Segmentation Tool
{'venue': '2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}