Stroke är en akut cerebral kärlsjukdom som sannolikt orsakar långvarig funktionsnedsättning och död. Akuta ischemiska lesioner förekommer hos de flesta strokepatienter. Dessa lesioner kan behandlas under noggrann diagnos och behandling. Även diffusion-viktade MR avbildning (DWI) är känslig för dessa lesioner, lokalisera och kvantifiera dem manuellt är kostsamt och utmanande för kliniker. I detta dokument föreslår vi ett nytt ramverk för att automatiskt segmentera strokeskador i DWI. Vårt ramverk består av två konvolutionella neurala nätverk (CNN): en är en ensemble av två DeconvNets (Noh et al., 2015), som är EDD Net; den andra CNN är den multiscale convolutional etikett utvärderingsnät (MUSCLE Net), som syftar till att utvärdera de skador som upptäckts av EDD Net för att ta bort potentiella falska positiva. Såvitt vi vet är det första försöket att lösa detta problem och att använda båda CNN:erna uppnår mycket goda resultat. Dessutom studerar vi nätverksarkitekturer och nyckelkonfigurationer i detalj för att säkerställa bästa prestanda. Den är validerad på ett stort dataset bestående av kliniskt förvärvade DW-bilder från 741 försökspersoner. En genomsnittlig noggrannhet av Dice koefficient som erhålls är 0,67 totalt. Medelvärdet för Dice-poäng baserat på individer med endast små och stora lesioner är 0,61 respektive 0,83. Detektionshastigheten för lesion är 0,94.
Ett ramverk REF med kombinationen av EDD Net och multiscale convolutional label evaluation net (MUSCLE Net) uppnådde en tärningskoefficient på 0,67 på testuppsättningen med hjälp av DWI.
Fully automatic acute ischemic lesion segmentation in DWI using convolutional neural networks