基于自编码器正则化的三维MRI脑肿瘤分割
计算机视觉与模式识别
2018-11-20 v3 神经元与认知
摘要
从三维磁共振图像(MRIs)中自动分割脑肿瘤对于该疾病的诊断、监测和制定治疗计划是必要的。人工勾画实践需要解剖学知识,成本高、耗时,且可能因人为错误而不准确。在此,我们描述了一种基于编码器-解码器架构的语义分割网络,用于从三维MRIs中分割肿瘤子区域。由于训练数据集规模有限,我们增加了一个变分自编码器分支来重建输入图像本身,以正则化共享解码器并对其各层施加额外约束。当前方法在BraTS 2018挑战赛中获得了第一名。
引用
@article{arxiv.1810.11654,
title = {3D MRI brain tumor segmentation using autoencoder regularization},
author = {Andriy Myronenko},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.11654},
year = {2018}
}