基于多尺度块卷积网络的脑肿瘤分割
计算机视觉与模式识别
2017-10-09 v1 神经元与认知
摘要
本文提出一种基于多尺度块(multiscale patch)的卷积神经网络，用于多模态三维 MR 图像中脑肿瘤的自动分割。我们利用多尺度深度监督与输入来训练卷积网络。我们在 BRATS 2017 分割挑战赛上评估了所提方法的有效性，其中对于增强肿瘤核(enhanced tumor core)、全肿瘤(whole tumor)和肿瘤核(tumor core)，我们分别获得了 0.755、0.900、0.782 的 Dice 分数以及 3.63mm、4.10mm 和 6.81mm 的 95% 豪斯多夫距离(Hausdorff distance)。
引用
@article{arxiv.1710.02316,
title = {A Multiscale Patch Based Convolutional Network for Brain Tumor Segmentation},
author = {Jean Stawiaski},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.02316},
year = {2017}
}