基于按类型排序图像深度学习的脑肿瘤分割
计算机视觉与模式识别
2018-09-24 v1 图像与视频处理
摘要
近来深度学习在计算机视觉领域发挥着重要作用。其应用之一在于减少疾病诊断中的人工判断。尤其脑肿瘤诊断要求高精度，细微的判断失误可能导致灾难。因此，脑肿瘤分割是一项重要的医学挑战。目前存在若干肿瘤分割方法，但均缺乏高精度。本文给出一种利用深度学习进行脑肿瘤分割的方案。本工作中，我们研究脑MR图像的不同视角并应用不同网络进行分割。通过使用独立网络分割MR图像的效果，与单一网络的结果比较得以评估。网络的实验评估显示，单一网络Dice得分为0.73，多网络则获得0.79。
引用
@article{arxiv.1809.07786,
title = {Brain Tumor Segmentation Using Deep Learning by Type Specific Sorting of Images},
author = {Zahra Sobhaninia and Safiyeh Rezaei and Alireza Noroozi and Mehdi Ahmadi and Hamidreza Zarrabi and Nader Karimi and Ali Emami and Shadrokh Samavi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.07786},
year = {2018}
}
备注
4 pages, 3 figures