基于解耦表示的小肠分割无监督域适应
图像与视频处理
2021-07-08 v1
摘要
我们提出了一种基于特征解耦的小肠分割无监督域适应新方法。为使域适应更可控，我们在一个独特的两流自编码架构中解耦强度与非强度特征，并有选择地适应被认为跨域更易迁移的非强度特征。分割预测通过聚合解耦特征完成。我们使用有和无口服造影的静脉造影增强腹部 CT 扫描作为源域和目标域分别评估了我们的方法。所提方法在三个不同指标上相比其他无特征解耦的域适应方法显示出明显改进。该方法使小肠分割更接近于临床应用。
引用
@article{arxiv.2107.02854,
title = {Unsupervised Domain Adaptation for Small Bowel Segmentation using Disentangled Representation},
author = {Seung Yeon Shin and Sungwon Lee and Ronald M. Summers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.02854},
year = {2021}
}
备注
Accepted to MICCAI 2021