Segmentazione bi-atriale multi-stadio da RML 3D con modelli V-Net
È stato sviluppato un framework multi-stadio per la segmentazione bi-atriale da risonanza magnetica 3D con gadolinio tardivo. Il pipeline include pre-elaborazione con equalizzazione dell'istogramma adattativa limitata al contrasto multidimensionale, segmentazione grossolana utilizzando un modello della famiglia V-Net su RML sottocampionata e segmentazione fine con un altro modello V-Net. Una funzione di perdita asimmetrica ottimizza i pesi del modello. Il lavoro è pubblicato su arXiv.
Fatti principali
- Framework multi-stadio per segmentazione bi-atriale da RML 3D con gadolinio tardivo
- Fase di pre-elaborazione utilizza equalizzazione dell'istogramma adattativa limitata al contrasto multidimensionale (MCLAHE)
- Segmentazione grossolana della regione da RML potenziata con MCLAHE e sottocampionata usando un modello della famiglia V-Net
- Segmentazione fine dalla regione grossolana usando un altro modello V-Net
- Funzione di perdita asimmetrica adottata per ottimizzare i pesi del modello
- Pubblicato su arXiv sotto Computer Science > Computer Vision and Pattern Recognition
Entità
Istituzioni
- arXiv