基于全卷积网络的结肠镜图像息肉分割
图像与视频处理
2018-02-02 v1
摘要
结直肠癌是癌症相关死亡的最高成因之一,尤其在男性中。息肉是结直肠癌的主要成因之一,通过结肠镜早期诊断息肉可带来成功的治疗。由于息肉大小和形状的变异,结肠镜视频中的息肉诊断是一项具有挑战性的任务。在本文中我们提出了一种基于卷积神经网络的息肉分割方法。该方法的性能通过两种策略得到增强。首先,我们在网络的训练阶段执行一种新颖的图像块选择方法。其次,在测试阶段,我们对网络生成的概率图执行有效的后处理。使用 CVC-ColonDB 数据库对所提方法的评估表明,与先前的结肠镜视频分割方法相比,我们提出的方法取得了更精确的结果。
引用
@article{arxiv.1802.00368,
title = {Polyp Segmentation in Colonoscopy Images Using Fully Convolutional Network},
author = {Mojtaba Akbari and Majid Mohrekesh and Ebrahim Nasr-Esfahani and S. M. Reza Soroushmehr and Nader Karimi and Shadrokh Samavi and Kayvan Najarian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.00368},
year = {2018}
}