, "Multiorgan segmentering med hjälp av distans-medvetna kontradiktoriska nätverk," J. Med. - Imag. - Vad är det? 6.1, 014001 (2019), doi: 10.1117/1.JMI.6.1.01401. Abstrakt. Segmentering av organ i riskzonen (OAR) vid datortomografi (CT) är av avgörande betydelse vid strålbehandling. Denna uppgift är tidskrävande och för vissa organ, är det mycket utmanande på grund av låg intensitet kontrast i CT. Vi föreslår ett ramverk för att utföra automatisk segmentering av flera OAR: matstrupe, hjärta, luftstrupe, och aorta. Olika från tidigare verk med hjälp av djupinlärningsteknik, använder vi global lokaliseringsinformation, baserad på en original distanskarta som ger inte bara lokalisering av varje organ, utan också den rumsliga relationen mellan dem. Istället för att segmentera organen direkt skapar vi först lokaliseringskartan genom att minimera ett rekonstruktionsfel inom en kontradiktorisk ram. Denna karta som innehåller lokaliseringsinformation för alla organ används sedan för att vägleda segmenteringsuppgiften i en helt konvolutionell miljö. Experimentella resultat visar uppmuntrande prestanda på datortomografi av 60 patienter totalt 11,084 skivor i jämförelse med andra state-of-the-art metoder.
I REF används en avståndskarta som ger lokalisering av varje organ och den rumsliga relationen mellan dem för att vägleda segmenteringsuppgiften i en helt konvolutionell miljö.
Multiorgan segmentation using distance-aware adversarial networks
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}