用于三维医学图像分割与检测的体积注意力
图像与视频处理
2020-04-07 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
提出了一种用于三维医学图像分割与检测的体积注意力（VA）模块。VA 注意力受视频处理近期进展的启发，使 2.5D 网络能够利用沿 z 方向的上下文信息，并允许在训练数据有限（医学应用常如此）时使用预训练的 2D 检测模型。将其集成到 Mask R-CNN 中，在肝脏肿瘤分割（LiTS）挑战赛上实现了最先进的性能，比此前挑战赛冠军高出 3.9 分，并在论文提交时取得 LiTS 排行榜的顶尖表现。在 DeepLesion 数据集上的检测实验同样表明，向现有目标检测器加入 VA 可在每图 0.5 假阳性下达到 69.1 的灵敏度，比已发表最佳结果高出 6.6 分。
引用
@article{arxiv.2004.01997,
title = {Volumetric Attention for 3D Medical Image Segmentation and Detection},
author = {Xudong Wang and Shizhong Han and Yunqiang Chen and Dashan Gao and Nuno Vasconcelos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.01997},
year = {2020}
}
备注
Accepted by MICCAI 2019