基于切片式二维 Tiramisu 与 Tversky 损失函数的肝脏病灶分割
计算机视觉与模式识别
2019-05-10 v1 图像与视频处理
摘要
目前，病灶分割仍由医学专家手动（或半自动）完成。为简化该过程，我们贡献了一个全自动病灶分割流程。本工作提出的方法作为 LiTS（肝脏肿瘤分割挑战赛）的一部分，该赛事于 ISBI 17 与 MICCAI 17 举办，旨在比较 CT 扫描中肝脏病灶自动分割的方法。通过采用级联的密集连接二维 U-Net 与基于 Tversky 系数的损失函数，我们的框架实现了形状提取良好且检测灵敏度高的效果，在发表时具有竞争力的分数。此外，调整我们 Tversky 损失中的超参数可引导网络朝向更高灵敏度或更鲁棒性。
引用
@article{arxiv.1905.03639,
title = {Liver Lesion Segmentation with slice-wise 2D Tiramisu and Tversky loss function},
author = {Karsten Roth and Tomasz Konopczyński and Jürgen Hesser},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.03639},
year = {2019}
}