基于卷积神经网络从多层 CT 扫描中分割下颌骨
计算机视觉与模式识别
2018-09-19 v1
摘要
在虚拟手术规划中，CT 扫描下下颌骨的分割对于三维手术规划至关重要，以获取患者骨骼的详细表面表示。由于个体间下颌骨形状和大小差异很大，CT 扫描中下颌骨的自动分割是一项具有挑战性的任务。为应对该挑战，我们提出一种卷积神经网络方法，通过考虑不同平面下解剖结构的连续性，在 CT 扫描中进行下颌骨分割。所提卷积神经网络采用 U-Net 架构，然后将来自三个不同平面的二维分割结果合并为三维分割。我们在 11 例颈部 CT 扫描上实现了该分割方法并评估其性能。我们在两个测试下颌骨分割上取得了 的平均 Dice 系数。实验结果表明，我们提出的 CT 扫描下颌骨分割方法具有高精度。
引用
@article{arxiv.1809.06752,
title = {3D segmentation of mandible from multisectional CT scans by convolutional neural networks},
author = {Bingjiang Qiu and Jiapan Guo and J. Kraeima and R. J. H. Borra and M. J. H. Witjes and P. M. A. van Ooijen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.06752},
year = {2018}
}