Abstract-Automatisk segmentering i MR-hjärnbilder är viktigt för kvantitativ analys i storskaliga studier med bilder förvärvade i alla åldrar. Detta dokument presenterar en metod för automatisk segmentering av MR-hjärnbilder i ett antal vävnadsklasser med hjälp av ett konvolutionellt neuralt nätverk. För att säkerställa att metoden får exakta segmenteringsdetaljer samt rumslig konsistens använder nätverket flera patchstorlekar och flera konvolutionskärnstorlekar för att få information i flera skalar om varje voxel. Metoden är inte beroende av explicita egenskaper, utan lär sig att känna igen den information som är viktig för klassificeringen baserad på utbildningsdata. Metoden kräver endast en anatomisk MR-bild. Segmenteringsmetoden tillämpas på fem olika datauppsättningar: koronal T 2 -viktade bilder av prematura spädbarn förvärvade vid 30 veckors postmenstruella ålder (PMA) och 40 veckor PMA, axial T 2 -viktade bilder av prematura spädbarn förvärvade vid 40 veckor PMA, axial T 1 -viktade bilder av åldrande vuxna förvärvade vid en genomsnittlig ålder av 70 år, och T 1 -viktade bilder av unga vuxna förvärvade vid en genomsnittlig ålder av 23 år. Metoden erhöll följande genomsnittliga Dice-koefficienter för alla segmenterade vävnadsklasser för varje datamängd: 0,87, 0,82, 0,84, 0,86 respektive 0,91. Resultaten visar att metoden får korrekta segmenteringar i alla fem uppsättningar, och därmed visar dess robusthet mot skillnader i ålder och förvärv protokoll. Index Terms-djup inlärning, konvolutionella neurala nätverk, automatisk bildsegmentering, prematura neonatal hjärna, vuxen hjärna, MRT.
Moeskops m.fl. REF tillämpade en CNN-modell som använde flera patchstorlekar och olika konvolutionskärnstorlekar för att få flerskalig information om varje voxel.
Automatic segmentation of MR brain images with a convolutional neural network
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging, 35(5), 1252-1261 (2016)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}