用于脑解剖屏障分割的集成化 ResUnet
图像与视频处理
2021-01-05 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
脑结构的精确分割有助于胶质瘤和放疗规划。然而，由于不同模态之间在视觉和解剖上的差异，脑结构的精确分割变得具有挑战性。为解决该问题，我们首先构建了一个基于残差块的 U 形网络，具有深编码器与浅解码器，能够在框架性能与效率之间取得权衡。接着，我们引入 Tversky 损失以解决不同前景与背景类别之间的类别不平衡问题。最后，采用模型集成策略去除离群值并进一步提升性能。
引用
@article{arxiv.2012.14567,
title = {Ensembled ResUnet for Anatomical Brain Barriers Segmentation},
author = {Munan Ning and Cheng Bian and Chenglang Yuan and Kai Ma and Yefeng Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.14567},
year = {2021}
}