PARSE 2022 挑战赛：使用 Swin U-Net Transformer(Swin UNETR) 与 U-Net 进行肺动脉分割
图像与视频处理
2022-08-23 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本文中，我们提出使用基于 Swin UNETR 和 U-Net 的深度神经网络架构从 CT 扫描中分割肺动脉的方法。三个基于 Swin UNETR 的模型与三个带残差单元的 3D U-Net 模型通过加权平均集成以生成最终分割掩码。我们的团队通过该方法取得了 84.36% 的多层级 Dice 分数。我们的工作代码可在以下链接获取：https://github.com/akansh12/parse2022。本工作是 MICCAI PARSE 2022 挑战赛的一部分。
引用
@article{arxiv.2208.09636,
title = {PARSE challenge 2022: Pulmonary Arteries Segmentation using Swin U-Net Transformer(Swin UNETR) and U-Net},
author = {Akansh Maurya and Kunal Dashrath Patil and Rohan Padhy and Kalluri Ramakrishna and Ganapathy Krishnamurthi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.09636},
year = {2022}
}