用于网格生成的基于深度学习的三维一致双心室心肌分割
计算机视觉与模式识别
2018-03-30 v1 人工智能
机器学习
摘要
我们提出了一种新颖的自动化方法，用于分割 MRI 体积中左右心室的心肌。该分割在切片间的三维空间上是一致的，因此可以直接用于网格生成。我们提出了两个具有多尺度粗到精预测结构的特定神经网络，以应对较小的训练数据集，并使用原创的损失函数进行训练。前者分割体积中间的一个切片。然后后者以空间一致的方式，将切片分割迭代地向心底和心尖传播。我们在 STACOM 的 15 个病例上进行了 5 折交叉验证以验证该方法。在训练中，我们使用了真实病例及其通过结合运动模拟和图像合成生成的合成变体。获得了准确且一致的测试结果。
引用
@article{arxiv.1803.11080,
title = {3D Consistent Biventricular Myocardial Segmentation Using Deep Learning for Mesh Generation},
author = {Qiao Zheng and Hervé Delingette and Nicolas Duchateau and Nicholas Ayache},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.11080},
year = {2018}
}