Abstrakt. Automatisk leversegmentering i 3D medicinska bilder är viktigt i många kliniska tillämpningar, såsom patologisk diagnos av leversjukdomar, kirurgisk planering och postoperativ bedömning. Men det är fortfarande en mycket utmanande uppgift på grund av den komplexa bakgrunden, suddig gräns, och olika utseende lever. I detta dokument föreslår vi en automatisk och effektiv algoritm för att segmentera lever från 3D CT-volymer. Ett djupt bild-till-bild-nätverk (DI2IN) används först för att generera levern segmentering, med en convolutional encoder-decoder arkitektur i kombination med multi-level feature concatation och djup övervakning. Då ett kontradiktoriskt nätverk används under utbildningsprocessen för att diskriminera resultatet av DI2IN från marken sanning, vilket ytterligare ökar prestandan för DI2IN. Den föreslagna metoden är utbildad på en kommenterad datauppsättning på 1000 CT volymer med olika skanning protokoll (t.ex. kontrast och icke-kontrast, olika upplösning och position) och stora variationer i populationer (t.ex. ålder och patologi). Vår strategi överträffar de toppmoderna lösningarna när det gäller segmenteringsnoggrannhet och datoreffektivitet.
I REF, ett villkorat Generative Adversarial Network (cGAN) har använts för att segmentera den mänskliga levern i 3D CT bilder.
Automatic Liver Segmentation Using an Adversarial Image-to-Image Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}