基于分割并结合动态规划的大脑中线描绘方法
图像与视频处理
2020-02-28 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
与中线相关的病理图像特征对于评估由中风或创伤性脑损伤（TBI）引起的脑压迫严重程度至关重要。自动化的中线描绘不仅改善了中风症状或头部创伤患者的评估和临床决策，还减少了诊断时间。然而，以往大多数方法通过定位解剖点来建模中线，在严重病例中这些点难以检测甚至缺失。本文将对大脑中线的描绘表述为一个分割任务，并提出了一个三阶段框架。该框架首先将输入的CT图像对齐到标准空间。然后，利用集成了CoordConv层和级联空洞卷积模块（Cascade AtrousConv Module）的中线检测网络（MD-Net）处理对齐后的图像，以获得概率图。最后，我们将最优中线选择表述为一个路径寻找问题，以解决中线描绘不连续的问题。实验结果表明，我们提出的框架在一个内部数据集和一个公共数据集上均能取得优越的性能。
引用
@article{arxiv.2002.11918,
title = {Segmentation-based Method combined with Dynamic Programming for Brain Midline Delineation},
author = {Shen Wang and Kongming Liang and Chengwei Pan and Chuyang Ye and Xiuli Li and Feng Liu and Yizhou Yu and Yizhou Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.11918},
year = {2020}
}