基于对抗损失与卷积神经网络的肝脏自动分割
计算机视觉与模式识别
2018-11-29 v1
摘要
医学图像的自动分割是医学信息领域中最受需求的工作之一，因为它节省了该领域专家的时间并避免了人为误差因素。在这项工作中，提出了一种基于条件对抗网络和全卷积网络的方法，用于肝脏 MRI 的自动分割。所提出的方法无需任何后处理，在由 Dokuz Eylül 大学提供数据的 SIU 肝脏分割挑战赛 2018 中获得了第二名。本文还提出了一些针对后处理步骤的改进，并表明通过这些补充，该方法优于其他基线方法。
引用
@article{arxiv.1811.11566,
title = {Automatic Liver Segmentation with Adversarial Loss and Convolutional Neural Network},
author = {Bora Baydar and Savas Ozkan and Gozde Bozdagi Akar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.11566},
year = {2018}
}
备注
Technical Report(In Turkish)