使用 YOLOv3 在 CT 图像中进行肾脏识别
图像与视频处理
2019-10-04 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
考虑到医学图像的异质性以及个体间的生物学差异，器官定位可能具有挑战性。本文的贡献在于概述了目标检测模型 YOLOv3 在 CT 扫描图像中二维和三维肾脏定位上的性能。该模型在二维上获得了 0.851 的 Dice 分数，在三维上获得了 0.742 的 Dice 分数。类似的最先进目标检测模型 SSD 在测试集上表现出相似的分数。YOLOv3 和 SSD 展示了在包括患有不同肾脏疾病的患者在内的各种 CT 扫描图像上检测肾脏的能力。
引用
@article{arxiv.1910.01268,
title = {Kidney Recognition in CT Using YOLOv3},
author = {Andréanne Lemay},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.01268},
year = {2019}
}