Segmentering av vänster kammare (LV) från hjärtmagnetisk resonanstomografi (MRI) dataset är ett viktigt steg för beräkning av kliniska index såsom ventrikulär volym och ejektionsfraktion. I detta arbete använder vi djupinlärningsalgoritmer i kombination med deformerbara modeller för att utveckla och utvärdera ett helautomatiskt segmenteringsverktyg för LV från kortaxliga MRI-data. Metoden använder djupt lärande algoritmer för att lära segmentering uppgift från marken sanna data. Konvolutionsnätverk används för att automatiskt detektera LV-kammaren i MRT-datauppsättningen. Stackade autokodare används för att sluta formen på LV. Den härledda formen ingår i deformerbara modeller för att förbättra noggrannheten och robustheten i segmenteringen. Vi validerade vår metod med hjälp av 45 hjärt MR-data från MICCAI 2009 LV-segmenteringsutmaningen och visade att den överträffar de toppmoderna metoderna. Utmärkt enighet nåddes med den grundläggande sanningen. Valideringsmått, procentandel av goda konturer, Dice metrisk, genomsnittlig vinkelrät distans och överensstämmelse, beräknades till 96,69 %, 0,94, 1,81 mm och 0,86 respektive 79,2 % − 95,62 %, 0,87-0,9, 1,76–2,97 mm respektive 0,67-0,78, erhållna med andra metoder.
Till exempel använde REF konvolutionella neurala nätverk för att bestämma den region av intressen (ROI) som innehåller LV och staplade autokodrar för att härleda LV-segmenteringsmasken.
A Combined Deep-Learning and Deformable-Model Approach to Fully Automatic Segmentation of the Left Ventricle in Cardiac MRI
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}