用于多标签肋骨分割的分层损失与几何掩膜精炼
图像与视频处理
2024-05-27 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
自动肋骨分割和编号可以加快CT评估速度并减少放射科医生的错误。我们引入了一个用于多标签肋骨分割的模型，具有分层损失函数，能够提高多标签分割质量。我们还提出了后处理技术以进一步提高标签质量。我们的模型在公开的RibSeg v2数据集上达到了新的最先进水平，标签准确率为98.2%，比之前的结果提高了6.7%。
引用
@article{arxiv.2405.15500,
title = {Hierarchical Loss And Geometric Mask Refinement For Multilabel Ribs Segmentation},
author = {Aleksei Leonov and Aleksei Zakharov and Sergey Koshelev and Maxim Pisov and Anvar Kurmukov and Mikhail Belyaev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.15500},
year = {2024}
}
备注
Accepted to IEEE ISBI 2024