Metoder för att anpassa 3D-bilderna av fostern ska vara robusta mot (i)-intensitetsvariationer, (ii) anatomiska och åldersspecifika skillnader inom fosterpopulationen och (iii) variationerna i fosterposition. I detta syfte föreslår vi en multi-task helt konvolutionella neurala nätverk (FCN) arkitektur för att ta itu med problemet med 3D fosterhjärnan lokalisering, strukturell segmentering, och anpassning till ett referenskoordinatsystem. Istället för att behandla dessa uppgifter som oberoende problem, optimerar vi nätverket genom att samtidigt lära funktioner som delas i inmatningsdata avseende de korrelerade uppgifterna, och senare förgrening ut i uppgiftsspecifika utflöden. Hjärnans anpassning uppnås genom att definiera ett parametriskt koordinatsystem baserat på skallgränser, placeringen av ögonhålorna, och huvudet pose, som förutsägs från intrakraniella strukturer. Denna information används för att uppskatta en affin transformation för att anpassa en volymetrisk bild till det skallbaserade koordinatsystemet. Samtidig anpassning av 140 foster ultraljudsvolymer (åldersintervall: 26,0 ± 4,4 veckor) uppnåddes med hög hjärnöverlappning och låg ögonlokaliseringsfel, oavsett dräktighetsålder eller huvudstorlek. De automatiskt likriktade volymerna visar god strukturell överensstämmelse mellan fosteranatomier.
Namburetea m.fl. REF ) föreslog en multi-task, helt konvolutionella neurala nätverk ram för att ta itu med problemet med 3D fosterhjärnan lokalisering, anpassning till ett referenskoordinatsystem, och strukturell segmentering.
Fully‐automated alignment of 3D fetal brain ultrasound to a canonical reference space using multi‐task learning
{'venue': None, 'journal': 'Medical Image Analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}