2020年前沿三维医学图像分割方法：幸福的家庭都相似吗？
图像与视频处理
2021-01-05 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
分割是医学图像分析中最重要且最受欢迎的任务之一，在疾病诊断、手术规划和预后评估中起着关键作用。在过去五年中，一方面，针对不同类型医学图像中各种器官和病灶提出了数千种医学图像分割方法，使得公平比较不同方法变得越来越具挑战性。另一方面，国际分割挑战赛可提供透明平台以公平评估和比较不同方法。在本文中，我们全面综述了2020年十项三维医学图像分割挑战赛中的顶尖方法，涵盖多种任务与数据集。我们还识别了前沿分割方法中的“幸福家庭”实践，这些对于开发强大的分割方法很有用。最后，我们讨论了未来应解决的开放研究问题。我们还在 \url{https://github.com/JunMa11/SOTA-MedSeg} 维护了一份前沿分割方法列表。
引用
@article{arxiv.2101.00232,
title = {Cutting-edge 3D Medical Image Segmentation Methods in 2020: Are Happy Families All Alike?},
author = {Jun Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.00232},
year = {2021}
}
备注
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