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基于柱面拓扑约束的深度小肠分割

图像与视频处理 2020-10-08 v1 计算机视觉与模式识别

摘要

我们提出了一种新颖的小肠分割方法,其中应用了基于持续同调的柱面拓扑约束。为解决可能破坏所施加约束的相互接触问题,我们提出为网络增加一个额外分支以预测小肠的内柱面。由于内柱面不存在接触问题,在该增强分支上施加的柱面形状约束可引导网络生成拓扑正确的分割。为严格评估,我们构建了一个具有密集分割真值标注的腹部计算机断层扫描数据集。所提方法在四项不同指标上较基线方法有明显提升,且配对 t 检验显示了统计显著性。

关键词

引用

@article{arxiv.2007.08674,
  title  = {Deep Small Bowel Segmentation with Cylindrical Topological Constraints},
  author = {Seung Yeon Shin and Sungwon Lee and Daniel C. Elton and James L. Gulley and Ronald M. Summers},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2007.08674},
  year   = {2020}
}

备注

Accepted to MICCAI 2020