利用强度分布监督改进CT扫描中小病灶分割：应用于小肠类癌肿瘤

由于缺乏显著特征、严重的类别不平衡以及尺寸本身，发现小病灶极具挑战性。改进小病灶分割的一种方法是缩小感兴趣区域并以更高灵敏度检查，而非对整个区域进行。这通常实现为器官与病灶的顺序或联合分割，需要对器官分割的额外监督。相反，我们提出利用目标病灶的强度分布，无需额外标注成本，即可有效将病灶可能所在的区域从背景中分离。其作为辅助任务融入网络训练。我们将所提方法应用于CT扫描中小肠类癌肿瘤的分割。我们观察到所有指标均有所提升（全局、逐病例和逐肿瘤Dice分数分别从33.5% $\rightarrow$ 38.2%、41.3% $\rightarrow$ 47.8%、30.0% $\rightarrow$ 35.9%），优于基线方法，证明了我们思路的有效性。我们的方法可作为在网络训练中显式引入目标强度分布信息的一种选择。