一种结合图像检索的多通道网络用于精准脑组织分割
计算机视觉与模式识别
2018-08-07 v2
摘要
磁共振成像（MRI）广泛用于脑的病理与功能研究，如癫痫、肿瘤诊断等。脑脊髓液（CSF）、灰质（GM）、白质（WM）等自动化精准脑组织分割是这些研究的基础，许多研究者正竭力追求之。基于多通道分割网络在其自身真值下平均Dice系数可达0.98这一事实，我们提出一种新方法：通过CBIR从数据库中检索最相似图像，并将其真值作为第四通道加入。结果表明，在MRBrainS18数据库中，该方法将平均Dice系数衡量的分割性能提升了约0.01。此外，我们的方法简洁且鲁棒，可用于任何无需大幅修改的网络架构。
引用
@article{arxiv.1808.00457,
title = {A Multi-channel Network with Image Retrieval for Accurate Brain Tissue Segmentation},
author = {Yao Sun and Yang Deng and Yue Xu and Shuo Zhang and Mingwang Zhu and Kehong Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.00457},
year = {2018}
}
备注
8 pages, 5 figures