COBRA：仅 CPU 的腹部器官分割
图像与视频处理
2022-07-22 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
腹部器官分割是一项困难且耗时的任务。为减轻临床专家的负担，全自动化方法极为必要。当前方法以卷积神经网络（CNN）为主，但其计算需求及大数据集依赖限制了实际中的应用。通过实现一种小型高效的定制 3D CNN、编译训练好的模型并优化计算图，我们的方法以每幅图像 1.6 秒的速率生成高精度分割结果（Dice 相似系数（%）：肝脏 97.31.3，肾脏 94.83.6，脾脏 96.43.0，胰腺 80.910.1）。关键在于，我们能够在仅 CPU 上执行分割推理（无需 GPU），从而便于在无专用硬件的情况下轻松广泛部署该模型。
引用
@article{arxiv.2207.10446,
title = {COBRA: Cpu-Only aBdominal oRgan segmentAtion},
author = {Edward G. A. Henderson and Dónal M. McSweeney and Andrew F. Green},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.10446},
year = {2022}
}
备注
MCR-RRR submission for the Fast and Low GPU memory Abdominal oRgan sEgmentation Challenge (FLARE) at MICCAI 2021