利用对称性分割脑肿瘤
计算机视觉与模式识别
2017-11-20 v1
摘要
我们探索将大脑对称性编码到神经网络中用于脑肿瘤分割任务。健康人脑在高度抽象意义上具有对称性，而高层不对称部分更有可能是肿瘤区域。更多关注不对称部分有潜力提升脑肿瘤分割的性能。我们提出一种将大脑对称性编码到现有神经网络的方法，并将该方法应用于一个用于医学图像分割的先进神经网络。我们在来自脑肿瘤分割挑战赛的数据集上评估了我们的对称性编码网络，并验证新模型比原始模型更有效地从训练图像中提取信息。
引用
@article{arxiv.1711.06636,
title = {Segmenting Brain Tumors with Symmetry},
author = {Hejia Zhang and Xia Zhu and Theodore L. Willke},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.06636},
year = {2017}
}
备注
NIPS ML4H Workshop 2017