Abstrakt. Automatiserad segmentering av hjärntumörer från 3D magnetisk resonansbild (MRI) är nödvändig för diagnos, övervakning och behandling planering av sjukdomen. Manuell avgränsning praxis kräver anatomisk kunskap, är dyra, tidskrävande och kan vara felaktig på grund av mänskliga fel. Här beskriver vi ett semantiskt segmenteringsnätverk för tumördelregionsegmentering från 3D MRT baserad på encoder-dekoder arkitektur. På grund av en begränsad träningsdatauppsättning storlek, en variationell auto-encoder gren läggs till för att rekonstruera inmatningsbilden själv för att reglera den delade dekoder och införa ytterligare begränsningar på sina lager. Den nuvarande strategin vann 1:a plats i BraTS 2018 utmaningen.
Myronenko REF lade fram en kodare-dekoder arkitektur och lagt till en annan dekoder sökväg för att återställa indataavbildningen.
3D MRI brain tumor segmentation using autoencoder regularization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology']}