Den segmentering av spädbarns hjärnvävnad bilder i vit materia (WM), grå materia (GM) och cerebrospinal vätska (CSF) spelar en viktig roll i att studera tidig hjärnutveckling. I den isointensiva fasen (cirka 6-8 månaders ålder) uppvisar WM och GM liknande intensitetsnivåer i både T1 och T2 MR-bilder, vilket resulterar i extremt låg vävnadskontrast och därmed gör vävnadssegmenteringen mycket utmanande. De befintliga metoderna för vävnadssegmentering i denna isointensiva fas använder vanligen patchbaserad sparse-märkning på enkel T1, T2 eller fraktionerad anisotropi (FA) modalitet eller deras enkla-stackade kombinationer utan att helt utforska informationen om multimodalitet. För att ta itu med utmaningen föreslår vi i detta dokument att man använder helt konvolutionella nätverk (FCN) för segmentering av isointensiva fasbilder av hjärnan MR. Istället för att helt enkelt stapla de tre modaliteterna, tränar vi ett nätverk för varje modalitetsbild, och sammansmälter sedan deras highlayer-funktioner för slutlig segmentering. Specifikt genomför vi en convolution-pooling ström för multimodalitetsinformation från T1, T2 och FA bilder separat, och sedan kombinera dem i hög skikt för att slutligen generera segmenteringskartor som utgångar. Vi jämförde resultatet av vårt tillvägagångssätt med resultatet av de vanliga segmenteringsmetoderna på en uppsättning manuellt segmenterade isointensiva fas-hjärnbilder. Resultaten visade att vår föreslagna modell betydligt överträffade tidigare metoder i fråga om noggrannhet. Dessutom visade våra resultat också ett bättre sätt att integrera multimodalitetsbilder, vilket leder till prestandaförbättringar.
På samma sätt föreslogs ett fullständigt konvolutionellt neuralt nätverk (FCNN) i REF för segmentering av isointensiva fas-hjärn- MR-bilder.
Fully convolutional networks for multi-modality isointense infant brain image segmentation
{'venue': '2016 IEEE 13th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)', 'journal': '2016 IEEE 13th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}