带噪声标签的 LGE MRI 心脏分割
图像与视频处理
2019-10-04 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本工作中，我们以两步法尝试仅用最少监督对晚期钆增强（LGE）磁共振图像（MRI）中的心脏结构进行分割。第一步，我们将少量（五幅）带真值标签的 LGE 心脏磁共振（CMR）图像配准到一组 40 幅无标注的目标 LGE CMR 图像。每幅人工标注的真值提供心肌以及左心室（LV）和右心室（RV）腔的标签，用作图谱。经多数投票的多图谱标签融合后，我们获得每幅目标 LGE 图像的噪声标签。目标 LGE CMR 图像中另有 30 名患者的第二组人工标签，但标注于不同 MRI 序列（bSSFP 和 T2 加权）。同样，若某患者有其他模态的额外标注可用，我们使用带一致性约束的多图谱标签融合来进一步精炼噪声标签。第二步，我们在目标数据上训练深度卷积网络进行语义分割，同时使用数据增强技术以避免对噪声标签过拟合。推理与简单后处理之后，我们得到目标 LGE CMR 图像的最终分割，对 LV 腔、LV 心肌和 RV 腔分别取得 0.890、0.780 和 0.844 的平均 Dice 系数。
引用
@article{arxiv.1910.01242,
title = {Cardiac Segmentation of LGE MRI with Noisy Labels},
author = {Holger Roth and Wentao Zhu and Dong Yang and Ziyue Xu and Daguang Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.01242},
year = {2019}
}
备注
Accepted at the MICCAI Workshop Statistical Atlases and Computational Modeling of the Heart (STACOM), MS-CMRSeg 2019: Multi-sequence Cardiac MR Segmentation Challenge, Shenzen, China