Simultaneous segmentation of multiple organs from different medical imaging modalities is a crucial task as it can be utilized for computer-aided diagnosis, computer-assisted surgery, and therapy planning. Thanks to the recent advances in deep learning, several deep neural networks for medical image segmentation have been introduced successfully for this purpose. In this paper, we focus on learning a deep multi-organ segmentation network that labels voxels. In particular, we examine the critical choice of a loss function in order to handle the notorious imbalance problem that plagues both the input and output of a learning model. The input imbalance refers to the class-imbalance in the input training samples (i.e. small foreground objects embedded in an abundance of background voxels, as well as organs of varying sizes). The output imbalance refers to the imbalance between the false positives and false negatives of the inference model. We introduce a loss function that integrates a weighted cross-entropy with a Dice similarity coefficient to tackle both types of imbalance during training and inference. We evaluated the proposed loss function on three datasets of whole body PET scans with 5 target organs, MRI prostate scans, and ultrasound echocardigraphy images with a single target organ. We show that a simple network architecture with the proposed integrative loss function can outperform state-of-the-art methods and results of the competing methods can be improved when our proposed loss is used.


翻译:不同医学成像模式的多种器官的同声分离是一个关键的任务,因为它可用于计算机辅助诊断、计算机辅助手术和治疗规划。由于最近深层学习的进展,因此成功地引入了数个医疗图像分割的深神经网络。在本文件中,我们侧重于学习一个标签为氧化物的深多机分割网络。特别是,我们研究了损失函数的关键选择,以便处理困扰学习模式投入和产出的臭名昭著的不平衡问题。输入不平衡指的是投入培训样本中的阶级平衡(即深层学习中嵌入大量背景毒物的小型前表层物体以及不同大小的器官)。产出不平衡指的是推断模型的假正数和假负数之间的不平衡。我们引入了一种损失函数,将加权的跨机体与狄氏相似的系数结合起来,以解决在培训和推断过程中存在的各种类型的不平衡。我们评估了整个输入培训样本中的三个数据结构的拟议损失函数(即:位于丰富背景毒理素异体的小型前台物体,还有不同尺寸的器官扫描功能。我们用一个目标机体扫描模型来显示一个拟议中的机型损失结构。

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损失函数,在AI中亦称呼距离函数,度量函数。此处的距离代表的是抽象性的,代表真实数据与预测数据之间的误差。损失函数(loss function)是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分。
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