使用概率 TransUNet 进行白质高信号分割
图像与视频处理
2023-05-09 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
白质高信号（WMH）是脑磁共振成像（MRI）扫描中强度高于其他正常脑区的区域。WMH 常与脑小血管病相关，因此 WMH 的早期检测十分重要。然而，WMH 检测中存在两个常见问题：高模糊性与小 WMH 检测困难。在本研究中，我们提出一种称为概率 TransUNet 的方法，以解决医学图像中小目标分割的精度问题与高模糊性。为衡量模型性能，我们进行了 k 折交叉验证与跨数据集鲁棒性实验。基于实验，概率模型的加入与基于 transformer 方法的使用能够获得更好的性能。
引用
@article{arxiv.2305.03912,
title = {White Matter Hyperintensities Segmentation Using Probabilistic TransUNet},
author = {Muhammad Noor Dwi Eldianto and Muhammad Febrian Rachmadi and Wisnu Jatmiko},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.03912},
year = {2023}
}
备注
conference, 8 pages