IntrA：用于深度学习的3D颅内动脉瘤数据集
图像与视频处理
2020-04-07 v2 计算机视觉与模式识别
机器学习
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摘要
医学是深度学习模型的重要应用领域。该领域的研究是医学专业知识和数据科学知识的结合。在本文中，我们不同于2D医学图像，引入了一个开放获取的3D颅内动脉瘤数据集IntrA，使得基于点和基于网格的分类与分割模型得以应用。我们的数据集可用于诊断颅内动脉瘤，并提取颈部以进行医学中的夹闭手术，以及其他深度学习领域，如法向估计和表面重建。我们通过测试最先进的网络，提供了分类与部件分割的大规模基准。我们还讨论了每种方法的性能，并展示了我们数据集的挑战性。已发布的数据集可在此处访问：https://github.com/intra3d2019/IntrA。
引用
@article{arxiv.2003.02920,
title = {IntrA: 3D Intracranial Aneurysm Dataset for Deep Learning},
author = {Xi Yang and Ding Xia and Taichi Kin and Takeo Igarashi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.02920},
year = {2020}
}
备注
Accepted by cvpr2020, camera-ready version will be uploaded later