用于灰度不变网络跨模态学习的随机平滑灰度值变换
图像与视频处理
2020-03-16 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
随机变换通常用于训练数据的增广，以减少训练样本的一致性。这些变换通常旨在同一模态图像中可预期的变化。在此，我们提出一种简单的图像灰度值变换方法，旨在减小跨模态差异。该方法使得仅使用MR图像训练的网络能够对CT图像中的腰椎椎体进行分割。源代码发布于 https://github.com/nlessmann/rsgt
引用
@article{arxiv.2003.06158,
title = {Random smooth gray value transformations for cross modality learning with gray value invariant networks},
author = {Nikolas Lessmann and Bram van Ginneken},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.06158},
year = {2020}
}