Automatisk segmentering av lever- och leverlesioner är ett viktigt steg mot att härleda kvantitativa biomarkörer för korrekt klinisk diagnos och datorstödda beslutsstödsystem. Detta papper presenterar en metod för att automatiskt segmentera lever och lesioner i CT och MRT buk bilder med hjälp av kaskad helt konvolutionella neurala nätverk (CFCN) möjliggör segmentering av storskaliga medicinska prövningar och kvantitativa bildanalyser. Vi tränar och kaskad två FCNs för den kombinerade segmentering av levern och dess skador. Som ett första steg tränar vi en FCN för att segmentera levern som ROI-ingång för en andra FCN. Den andra FCN segmenterar endast lesioner inom den förväntade lever ROI av steg 1. CFCN-modeller utbildades på ett CT-dataset i buken bestående av 100 levertumörvolymer. Valideringsresultat på ytterligare datauppsättningar visar att CFCN-baserad semantisk lever- och lesionssegmentering uppnår Dice-poäng över 94% för levern med beräkningstider under 100s per volym. Vi ytterligare experimentellt demonstrera robustheten av den föreslagna metoden på 38 MRI levertumörvolymer och allmänheten 3DIRCAD dataset.
Kristus och Al. föreslog en kaskad FCN (CFCN) att segmentera levern och dess lesioner i CT- och MRT-bilder, vilket möjliggör segmentering för storskaliga medicinska prövningar REF.
Automatic Liver and Tumor Segmentation of CT and MRI Volumes using Cascaded Fully Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}