基于深度学习的胸部侧位 X 线片中椎体自动分割
图像与视频处理
2020-01-07 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本研究的目的是利用深度学习开发一种用于胸部 X 线片中胸椎椎体自动分割的算法。我们获取了 124 张独特患者的去标识化胸部侧位 X 线片。可见椎体的分割由一名医学生手动完成，并由一名委员会认证放射科医生核实。其中 74 张图像用于训练，10 张用于验证，40 张留作测试。采用 U-Net 深度卷积神经网络进行分割，使用 dice 系数与二元交叉熵之和作为损失函数。在测试集上，该算法的平均 dice 系数值为 90.5，平均交并比（IoU）为 81.75。深度学习在胸部侧位 X 线片椎体分割中展现出前景。
引用
@article{arxiv.2001.01277,
title = {Automated Segmentation of Vertebrae on Lateral Chest Radiography Using Deep Learning},
author = {Sanket Badhe and Varun Singh and Joy Li and Paras Lakhani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.01277},
year = {2020}
}
备注
10 pages, Accepted Poster presentation at Conference on Machine Intelligence in Medical Imaging 2018