Den senaste tidens framsteg i 3D-nätverk med fullständig konvolution (FCN) har gjort det möjligt att producera täta voxelvisa förutsägelser av full volymetriska bilder. I detta arbete visar vi att en multi-klass 3D FCN tränas på manuellt märkta datortomografier av sju bukstrukturer (artär, ven, lever, mjälte, mage, gallblåsa och bukspottkörtel) kan uppnå konkurrenskraftiga segmenteringsresultat, samtidigt som man undviker behovet av handgjorda funktioner eller utbildning organspecifika modeller. I detta syfte föreslår vi en tvåstegs, grov-till-fin metod som tränar en FCN-modell för att grovt avgränsa de organ av intresse i det första steget (se 40% av voxels inom en enkel, automatiskt genererad binär mask av patientens kropp). Vi använder sedan dessa förutsägelser från det första stadiet FCN för att definiera en kandidatregion som kommer att användas för att utbilda en andra FCN. Detta steg minskar antalet voxlar som FCN måste klassificera till 10 % samtidigt som ett återkallande högt på >99 %. Detta andra steg kan nu fokusera på mer detaljerad segmentering av organen. Vi använder oss av utbildnings- och valideringsset bestående av 281 och 50 kliniska CT-bilder. Vårt hierarkiska tillvägagångssätt ger en förbättrad Dice-poäng på 7,5 procentenheter per organ i genomsnitt i vår valideringsuppsättning. Vi testar dessutom våra modeller på en helt osynlig datainsamling förvärvad på ett annat sjukhus som inkluderar 150 datortomografier med tre anatomiska etiketter (lever, mjälte och bukspottkörtel). I sådana utmanande organ som bukspottkörteln, vår hierarkiska tillvägagångssätt förbättrar den genomsnittliga Dice poäng från 68.5 till 82,2%, att uppnå den högsta rapporterade genomsnittliga poäng på denna datauppsättning.
Till exempel, i REF en multi-klass 3D FCN är utbildad på datortomografi för att segmentera sju bukstrukturer.
Hierarchical 3D fully convolutional networks for multi-organ segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}