用于医学图像分割的卷积神经网络
计算机视觉与模式识别
2022-11-18 v1 机器学习
摘要
在本文中，我们考察卷积神经网络(CNNs)的一些基本方面，重点关注医学图像分割。首先，我们讨论 CNN 架构，从而强调数据的空间来源、体素级分类与感受野。其次，我们讨论输入-输出对的采样，从而强调体素级分类、块大小与感受野之间的相互作用。最后，我们给出用于分类与分割的 CNN 架构关键演变的历史概述，深入剖析三个关键 CNN 架构之间的关系：FCN、U-Net 和 DeepMedic。
引用
@article{arxiv.2211.09562,
title = {Convolutional neural networks for medical image segmentation},
author = {Jeroen Bertels and David Robben and Robin Lemmens and Dirk Vandermeulen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.09562},
year = {2022}
}
备注
10 pages, 6 figures, part of PhD thesis KU Leuven 2022 "Understanding Final Infarct Prediction in Acute Ischemic Stroke Using Convolutional Neural Networks"