Djupt lärande modeller har överträffat några av de tidigare state-of-the-art metoder i medicinsk bildanalys. I stället för att använda handgjorda funktioner försöker de djupa modellerna automatiskt extrahera hierarkiska representationer på flera nivåer av abstraktion från data. Därför anses djupa modeller vanligtvis vara mer flexibla och robusta lösningar för bildanalysproblem jämfört med konventionella datorseendemodeller. De har visat betydande förbättringar i datorstödd diagnos och automatisk medicinsk bildanalys som tillämpas på sådana uppgifter som bildsegmentering, klassificering och registrering. Användningen av djupinlärningsmodeller har dock ofta en brant inlärningskurva och kräver detaljerad kunskap om olika programvarupaket. Således har många djupa modeller inte integrerats i de kliniska forskningsarbetsflödena som orsakar ett gap mellan toppmodern maskininlärning i medicinska tillämpningar och utvärdering i kliniska forskningsprocedurer. I detta dokument föreslår vi "DeepInfer" -ett verktyg för öppen källkod för att utveckla och distribuera djupinlärningsmodeller inom 3D Slicer medicinska bildanalysplattform. Med hjälp av ett arkiv av uppgiftsspecifika modeller, gör DeepInfer det möjligt för kliniska forskare och biomedicinska ingenjörer att distribuera en utbildad modell som valts från det offentliga registret, och tillämpa den på nya data utan behov av mjukvaruutveckling eller konfiguration. Som två praktiska användningsfall, visar vi tillämpningen av DeepInfer i prostata segmentering för riktad MRT-styrd biopsi och identifiering av målplanet i 3D ultraljud för spinal injektioner.
DeepInfer är ett verktyg för djupinlärning med öppen källkod som är särskilt utformat för medicinsk dataanalys REF.
DeepInfer: open-source deep learning deployment toolkit for image-guided therapy
{'venue': 'Medical Imaging', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}