使用改进的注意力U-Net进行腰椎椎骨的全景分割与标记
计算机视觉与模式识别
2024-04-30 v1 人工智能
摘要
脊柱MRI图像中椎骨的分割和标记对于疾病和异常的诊断至关重要。这些步骤不可或缺，因为MRI技术提供了脊柱组织结构的详细信息。存在有监督和无监督的分割方法，但获取足够的数据以实现高精度仍然具有挑战性。在本研究中，我们提出了一种基于改进的注意力U-Net架构的增强方法，用于腰椎3D切片MRI数据的全景分割。我们的方法通过引入新颖的掩码逻辑，达到了99.5%的惊人准确率，从而显著推进了椎骨分割和标记的最新技术水平。这有助于更精确和可靠的诊断和治疗规划。
引用
@article{arxiv.2404.18291,
title = {Panoptic Segmentation and Labelling of Lumbar Spine Vertebrae using Modified Attention Unet},
author = {Rikathi Pal and Priya Saha and Somoballi Ghoshal and Amlan Chakrabarti and Susmita Sur-Kolay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.18291},
year = {2024}
}
备注
9 pages, 10 figures