Abstract-renal cancer är en av tio vanligaste cancerformer hos människor. Den laparoskopiska partiella nefrektomi (LPN) blir den huvudsakliga terapeutiska metoden vid behandling av njurcancer. Exakt njur-och tumörsegmentering i CT-bilder är en förutsättning steg i operationsplanering. Dock är automatisk och korrekt njure och njurtumör segmentering i CT bilder fortfarande en utmaning. I detta papper föreslår vi en ny metod för att utföra en exakt segmentering av njure och njurtumör i CT angiografi bilder. Denna metod bygger på en tredimensionell (3D) helt convolutional nätverk (FCN) som kombinerar en pyramid pooling modul (PPM). Det föreslagna nätverket genomförs som ett end-to-end inlärningssystem direkt på 3D volymetriska bilder. Det kan använda sig av 3D rumsliga kontextuell information för att förbättra segmenteringen av njuren samt tumören lesion. De experiment som utförts på 140 patienter visar att dessa målstrukturer kan segmenteras med hög noggrannhet. De resulterande genomsnittliga tärningskoefficienter som erhålls för njur- och njurtumör är lika med 0,931 respektive 0,802. Dessa värden är högre än de som erhålls från de två andra neurala nätverken.
Yang m.fl. REF föreslog en metod för njur- och njurtumörsegmentering i CT angiografi bild av en modifierad kvarvarande FCN som är utrustad med en pyramid pooling modul.
Automatic Segmentation of Kidney and Renal Tumor in CT Images Based on 3D Fully Convolutional Neural Network with Pyramid Pooling Module
{'venue': '2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'journal': '2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}