Accurate segmentation of the prostate from magnetic resonance (MR) images provides useful information for prostate cancer diagnosis and treatment. However, automated prostate segmentation from 3D MR images still faces several challenges. For instance, a lack of clear edge between the prostate and other anatomical structures makes it challenging to accurately extract the boundaries. The complex background texture and large variation in size, shape and intensity distribution of the prostate itself make segmentation even further complicated. With deep learning, especially convolutional neural networks (CNNs), emerging as commonly used methods for medical image segmentation, the difficulty in obtaining large number of annotated medical images for training CNNs has become much more pronounced that ever before. Since large-scale dataset is one of the critical components for the success of deep learning, lack of sufficient training data makes it difficult to fully train complex CNNs. To tackle the above challenges, in this paper, we propose a boundary-weighted domain adaptive neural network (BOWDA-Net). To make the network more sensitive to the boundaries during segmentation, a boundary-weighted segmentation loss (BWL) is proposed. Furthermore, an advanced boundary-weighted transfer leaning approach is introduced to address the problem of small medical imaging datasets. We evaluate our proposed model on the publicly available MICCAI 2012 Prostate MR Image Segmentation (PROMISE12) challenge dataset. Our experimental results demonstrate that the proposed model is more sensitive to boundary information and outperformed other state-of-the-art methods.


翻译:磁共振(MR)图像对前列腺的准确分解为前列腺的诊断和治疗提供了有用的信息。然而,3DMM图像的自动前列腺分解仍面临若干挑战。例如,前列腺与其他解剖结构之间缺乏清晰的边缘,因此难以准确划定界限。前列腺本身的大小、形状和强度分布的复杂背景质素和巨大差异使得分解更为复杂。随着深刻的学习,特别是作为常见医疗图像分解方法而出现的神经神经网络(CNNs),为培训CNN提供大量附加说明的医学图象的难度变得比以往更为明显。由于大规模数据集是深层次学习成功的关键组成部分之一,因此缺乏足够的培训数据使得很难充分培训复杂的CNN。为了应对上述挑战,我们在本文件中提议建立一个边界加权域调适模型网络(BOWDA-Net) 。为使网络在分解期间对边界更加敏感,为培训CNNM(BWL)提供边界加权的模型损失(BWIAS-IMIS),因此,我们提出了一个先进的公开数据传输的跨边界分析方法。此外,我们提出了一个高级的跨边界数据系统。我们提出了一个高级的跨边界数据系统。

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