On-line segmentation of the uterus can aid effective image-based guidance for precise delivery of dose to the target tissue (the uterocervix) during cervix cancer radiotherapy. 3D ultrasound (US) can be used to image the uterus, however, finding the position of uterine boundary in US images is a challenging task due to large daily positional and shape changes in the uterus, large variation in bladder filling, and the limitations of 3D US images such as low resolution in the elevational direction and imaging aberrations. Previous studies on uterus segmentation mainly focused on developing semi-automatic algorithms where require manual initialization to be done by an expert clinician. Due to limited studies on the automatic 3D uterus segmentation, the aim of the current study was to overcome the need for manual initialization in the semi-automatic algorithms using the recent deep learning-based algorithms. Therefore, we developed 2D UNet-based networks that are trained based on two scenarios. In the first scenario, we trained 3 different networks on each plane (i.e., sagittal, coronal, axial) individually. In the second scenario, our proposed network was trained using all the planes of each 3D volume. Our proposed schematic can overcome the initial manual selection of previous semi-automatic algorithm.


翻译:子宫的线上分解可以帮助在子宫癌放射治疗期间向目标组织(子宫颈癌)准确地提供剂量的有效图像指导。 3D超声波(美国)可以用来图像子宫,然而,在美国图像中找到子宫边界的位置是一项艰巨的任务,因为子宫的日位置和形状变化很大,膀胱填充方面差异很大,美国3D图像的局限性,如海拔方向的低分辨率和成像偏差。以前关于子宫分解的研究主要侧重于开发半自动算法,需要专家临床专家手工初始化。由于对自动3D子宫分解的研究有限,目前研究的目的是利用最近的深层次学习算法克服半自动算法的手工初始初始初始初始初始初始化需求。因此,我们开发了基于两种情景培训的基于2DUNet的网络。在第一个情景中,我们培训了每平面的3个不同的网络(i.e.agital 3-diral), 使用我们所培训的单机的初始式双向轨道。

0
下载
关闭预览

相关内容

3D是英文“Three Dimensions”的简称,中文是指三维、三个维度、三个坐标,即有长、有宽、有高,换句话说,就是立体的,是相对于只有长和宽的平面(2D)而言。
【Google】监督对比学习,Supervised Contrastive Learning
专知会员服务
72+阅读 · 2020年4月24日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
159+阅读 · 2020年3月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
54+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
TCN v2 + 3Dconv 运动信息
CreateAMind
4+阅读 · 2019年1月8日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
(TensorFlow)实时语义分割比较研究
机器学习研究会
9+阅读 · 2018年3月12日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年10月13日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】全卷积语义分割综述
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年8月31日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
3D Deep Learning on Medical Images: A Review
Arxiv
11+阅读 · 2020年4月1日
Learning Dynamic Routing for Semantic Segmentation
Arxiv
8+阅读 · 2020年3月23日
Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey
Arxiv
42+阅读 · 2020年1月15日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
TCN v2 + 3Dconv 运动信息
CreateAMind
4+阅读 · 2019年1月8日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
(TensorFlow)实时语义分割比较研究
机器学习研究会
9+阅读 · 2018年3月12日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年10月13日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】全卷积语义分割综述
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年8月31日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员