UOLO——生物医学图像中自动目标检测与分割框架
计算机视觉与模式识别
2019-06-18 v1 机器学习
机器学习
摘要
我们提出 UOLO，一种用于同时检测与分割医学图像中感兴趣结构的新框架。UOLO 由一个目标分割模块组成，其中间抽象表示被处理并用作目标检测的输入。所得系统针对检测一类目标与分割（可选为不同类的）结构同时进行优化。UOLO 在一组包围待检测目标的边界框以及像素级分割信息（若可用）上进行训练。我们设计了一种新的损失函数，考虑每幅训练图像是否可获取参考分割，以适当地反向传播误差。我们在视网膜图像中同时检测视盘（OD）、中央凹并分割 OD 的任务上验证 UOLO，在公开数据集上达到了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.1810.05729,
title = {UOLO - automatic object detection and segmentation in biomedical images},
author = {Teresa Araújo and Guilherme Aresta and Adrian Galdran and Pedro Costa and Ana Maria Mendonça and Aurélio Campilho},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.05729},
year = {2019}
}
备注
Publised on DLMIA 2018. Licensed under the Creative Commons CC-BY-NC-ND 4.0 license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/