用于脑肿瘤分割的多阶段深度层聚合
图像与视频处理
2021-01-05 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
胶质瘤是最具侵袭性和致死性的脑肿瘤之一。本文详述了所提出的用于磁共振图像脑肿瘤分割的深度神经网络架构。该架构由三个深度层聚合神经网络级联而成，其中每个阶段利用前一阶段的特征图与概率以及MRI通道作为输入来细化响应。神经影像数据来自公开可用的脑肿瘤分割（BraTS）2020挑战数据集，我们在BraTS 2020验证集和测试集上评估了我们的方案。在测试集中，实验结果对全肿瘤、核心肿瘤和增强肿瘤分别取得了0.8858、0.8297和0.7900的Dice分数，以及5.32 mm、22.32 mm和20.44 mm的豪斯多夫距离。
引用
@article{arxiv.2101.00490,
title = {Multi-stage Deep Layer Aggregation for Brain Tumor Segmentation},
author = {Carlos A. Silva and Adriano Pinto and Sérgio Pereira and Ana Lopes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.00490},
year = {2021}
}
备注
MICCAI 2020 BrainLes Workshop