用于前庭神经鞘瘤与耳蜗分割的多视角跨模态MR图像翻译
计算机视觉与模式识别
2023-03-28 v1 人工智能
摘要
在这项工作中，我们提出了一种多视角图像翻译框架，可将对比增强T1（ceT1）MR成像翻译为高分辨率T2（hrT2）MR成像，用于无监督的前庭神经鞘瘤与耳蜗分割。我们并行采用两个图像翻译模型，分别使用像素级一致性约束和块级对比约束。由此，我们可以增强反映不同视角的伪hrT2图像，最终得到一个高性能的分割模型。我们在CrossMoDA挑战赛上的实验结果表明，所提方法在前庭神经鞘瘤和耳蜗分割上取得了增强的性能。
引用
@article{arxiv.2303.14998,
title = {Multi-view Cross-Modality MR Image Translation for Vestibular Schwannoma and Cochlea Segmentation},
author = {Bogyeong Kang and Hyeonyeong Nam and Ji-Wung Han and Keun-Soo Heo and Tae-Eui Kam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.14998},
year = {2023}
}
备注
9 pages, 4 figures