Medical Image Segmentation with Stochastic Aggregated Loss in a Unified U-Net
Rattachement africain : sg, jp. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Automatic segmentation of medical images, such as computed tomography (CT) or magnetic resonance imaging (MRI), plays an essential role in efficient clinical diagnosis. While deep learning have gained popularity in academia and industry, more works have to be done to improve the performance for clinical practice. U-Net architecture, along with Dice coefficient optimization, has shown its effectiveness in medical image segmentation. Although it is an efficient measurement of the difference between the ground truth and the network's output, the Dice loss struggles to train with samples that do not contain targeted objects. While the situation is unusual in standard datasets, it is commonly seen in clinical data, where many training data available without the anomalies shown in the images, such as lesions and anatomic structures in some CTs/regions. In this paper, we propose a novel loss function - Stochastic Aggregated Dice Coefficient (SA Dice) and a modification of the network structure to improve its performance. Experimentally, in our own heart aorta CT dataset, our models beats the baseline by 4% in cross-validation Dice scores. In BRATS 2017 brain tumor segmentation challenge, the models also perform better than the state-of-the-art by approximately 2%.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Medical Image Segmentation with Stochastic Aggregated Loss in a Unified U-Net
- Date Crossref
- 01/05/2019
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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Nanyang Technological University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Institute for Infocomm Research pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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General Electric (Japan) pays non établi dans la noticeEntreprise
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GE HealthCare (Japan) pays non établi dans la noticeEntreprise
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School of EEE pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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GE Healthcare Japan Corporation pays non établi dans la noticeInstitution
Nanyang Technological University, Institute for Infocomm Research et General Electric (Japan), avec 3 autres affiliations.
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