U-Net在肾脏结构分割中的评估
图像与视频处理
2022-09-07 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
从计算机断层扫描血管造影（CTA）中进行肾脏结构分割，对许多计算机辅助肾癌治疗应用至关重要。肾脏解析（KiPA 2022）挑战旨在构建一个细粒度的多结构数据集并改进多个肾脏结构的分割。近来，U-Net 已主导医学图像分割。在 KiPA 挑战中，我们评估了若干 U-Net 变体，并选择了最优模型用于最终提交。
引用
@article{arxiv.2209.02247,
title = {An evaluation of U-Net in Renal Structure Segmentation},
author = {Haoyu Wang and Ziyan Huang and Jin Ye and Can Tu and Yuncheng Yang and Shiyi Du and Zhongying Deng and Chenglong Ma and Jingqi Niu and Junjun He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.02247},
year = {2022}
}