NeRD：用于医学图像分割的分布神经表示
图像与视频处理
2021-03-10 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
我们提出分布神经表示（NeRD）技术，这是一种用于卷积神经网络（CNNs）的模块，可通过优化将图像坐标映射到特征分布的底层函数来估计特征分布。利用NeRD，我们提出了一种用于医学图像分割的端到端深度学习模型，该模型能够补偿由填充和池化等常用网络操作引起的特征分布偏移问题的负面影响。我们使用隐式函数通过查询图像坐标来表示特征分布的参数空间。借助NeRD，过分割与漏分割等问题的影响得以降低，在极具挑战性的白质病变分割与左心房分割上的实验结果验证了所提方法的有效性。代码可通过 https://github.com/tinymilky/NeRD 获取。
引用
@article{arxiv.2103.04020,
title = {NeRD: Neural Representation of Distribution for Medical Image Segmentation},
author = {Hang Zhang and Rongguang Wang and Jinwei Zhang and Chao Li and Gufeng Yang and Pascal Spincemaille and Thanh Nguyen and Yi Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.04020},
year = {2021}
}
备注
12 pages, 11 figures