Djupa neurala nätverk har allmänt antagits för automatisk organ segmentering från buken datortomografi. Men segmenteringsnoggrannheten hos vissa små organ (t.ex. bukspottkörteln) är ibland under tillfredsställelse, utan tvekan eftersom djupa nätverk lätt störs av de komplexa och varierande bakgrundsregioner som upptar en stor del av den ingående volymen. I detta dokument formulerar vi detta problem till en fast punktmodell som använder en förutsagd segmenteringsmask för att krympa inmatningsregionen. Detta motiveras av att en mindre input region ofta leder till mer exakt segmentering. I utbildningsprocessen använder vi mark-sanningen för att generera exakta inmatningsområden och optimera nätverksvikter. På teststadiet rättar vi nätverksparametrarna och uppdaterar segmenteringens resultat på ett iterativt sätt. Vi utvärderar vår strategi för NIH bukspottkörtel segmentering dataset, och överträffar state-of-the-art med mer än 4%, mätt med den genomsnittliga Dice-Sørensen Coefficient (DSC). Dessutom rapporterar vi 62,43 % DSC i värsta fall, vilket garanterar tillförlitligheten i vårt tillvägagångssätt i kliniska tillämpningar.
I REF föreslogs till exempel en fast punktmodell som krymper inmatningsregionen genom den förutsedda segmenteringsmasken.
A Fixed-Point Model for Pancreas Segmentation in Abdominal CT Scans
{'venue': 'MICCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}