利用多尺度特征提取实现高效高性能胰腺分割
图像与视频处理
2021-09-15 v2 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
基于人工智能的图像分析方法要达到临床适用性，开发高性能算法至关重要。例如，现有的基于自然图像的分割算法在参数使用上既低效，也未针对医学影像进行优化。在此我们提出 MoNet，一种高度优化的基于神经网络的胰腺分割算法，专注于通过高效的多尺度图像特征利用来实现高性能。
引用
@article{arxiv.2009.00872,
title = {Efficient, high-performance pancreatic segmentation using multi-scale feature extraction},
author = {Moritz Knolle and Georgios Kaissis and Friederike Jungmann and Sebastian Ziegelmayer and Daniel Sasse and Marcus Makowski and Daniel Rueckert and Rickmer Braren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.00872},
year = {2021}
}