使用卷积神经网络从MRI扫描中分割心脏
图像与视频处理
2019-11-22 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
心脏是人体重要器官之一。心脏即使短时间内的轻微功能障碍也可能是致命的，因此，对心血管疾病患者而言，有效监测其生理状态至关重要。近年来，已提出多种计算机辅助医学成像系统用于分割感兴趣器官。然而，针对使用MRI分割心脏，仅提出了少数方法，且各有优缺点。为在该研究领域进一步推进，我们分析了用于磁共振图像的自动化心脏分割方法。分析基于深度学习方法，以逐切片方式处理完整MR扫描以预测心脏区域的所需掩膜。我们设计了两种编码器-解码器类型的全卷积神经网络模型。
引用
@article{arxiv.1911.09332,
title = {Heart Segmentation From MRI Scans Using Convolutional Neural Network},
author = {Shakeel Muhammad Ibrahim and Muhammad Sohail Ibrahim and Muhammad Usman and Imran Naseem and Muhammad Moinuddin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.09332},
year = {2019}
}
备注
Accepted for oral presentation at 13th International Conference - Mathematics, Actuarial, Computer Science & Statistics (MACS 13) at IoBM, Karachi, Pakistan