Medan djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) har framgångsrikt tillämpats för 2D-bildanalys, är det fortfarande utmanande att tillämpa dem på 3D-anisotropa volymer, särskilt när den inom-slice upplösningen är mycket högre än mellan-slice upplösning och när mängden av 3D-volymer är relativt liten. Å ena sidan lider direkt inlärning av CNN med 3D-konvolutionskärnor av brist på data och sannolikt slutar med dålig generalisering; otillräckligt GPU-minne begränsar modellens storlek eller representationskraft. Å andra sidan ignorerar 2D CNN med allmängiltiga funktioner 2D skivor mellan-slice information. Att koppla ihop 2D-nätverk med LSTM för att ytterligare hantera informationen mellan skivor är inte optimalt på grund av svårigheten att lära sig LSTM. För att övervinna ovanstående utmaningar föreslår vi ett 3D-anisotropiskt hybridnätverk (AHNet) som överför konvolutionella funktioner från 2D-bilder till 3D-anisotropiska volymer. En sådan överföring ärver den önskade starka generaliseringsförmågan för inslice information samtidigt som den naturligt utnyttjar mellanslice information för effektivare modellering. Den fokal förlust utnyttjas ytterligare för mer effektiv end-to-end lärande. Vi experimenterar med den föreslagna 3D AH-Net på två olika medicinska bildanalys uppgifter, nämligen lesion upptäckt från en digital brösttomosynthesis volym, och lever och lever tumör segmentering från en Computed Tomography volym och få den state-of-the-art resultat.
REF föreslog ett 3D-anisotropiskt hybridnätverk (AH-Net) som överför konvolutionella funktioner från 2D-avbildningar till 3D-anisotropiska volymer.
3D Anisotropic Hybrid Network: Transferring Convolutional Features from 2D Images to 3D Anisotropic Volumes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}