Abstract - Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har uppnått state-of-the-art prestanda för automatisk medicinsk bildsegmentering. De har dock inte visat tillräckligt exakta och robusta resultat för klinisk användning. Dessutom begränsas de av bristen på bildspecifik anpassning och bristen på allmängiltighet för tidigare osedda objektklasser (alias. Lärande utan skott). För att ta itu med dessa problem föreslår vi en ny ram för djupinlärning baserad på interaktiv segmentering genom att CNN införlivas i en avgränsande låda och klotterbaserad segmenteringsrörledning. Vi föreslår bildspecifik finjustering för att göra en CNN-modell anpassningsbar till en specifik testbild, som antingen kan vara oövervakad (utan ytterligare användarinteraktioner) eller övervakas (med ytterligare klotter). Vi föreslår också en viktad förlustfunktion med tanke på nätverk och interaktionsbaserad osäkerhet för finjusteringen. Vi tillämpade detta ramverk för två tillämpningar: Index Terms-Interactive image segmentation, convolutional neural network, finjustering, foster MRT, hjärntumör.
Wang m.fl. I REF föreslogs en bildspecifik finjusteringsmetod för att göra en CNN-modell anpassningsbar till en specifik testbild, som antingen kan vara oövervakad (utan ytterligare användarinteraktioner) eller övervakas (med ytterligare klotter).
Interactive Medical Image Segmentation Using Deep Learning With Image-Specific Fine Tuning