The purpose of this study is to apply and evaluate out-of-the-box deep learning frameworks for the crossMoDA challenge. We use the CUT model, a model for unpaired image-to-image translation based on patchwise contrastive learning and adversarial learning, for domain adaptation from contrast-enhanced T1 MR to high-resolution T2 MR. As data augmentation, we generate additional images with vestibular schwannomas with lower signal intensity. For the segmentation task, we use the nnU-Net framework. Our final submission achieved mean Dice scores of 0.8299 in the validation phase and 0.8253 in the test phase. Our method ranked 3rd in the crossMoDA challenge.


翻译:本研究的目的是应用和评估跨MoDA挑战的箱外深层学习框架。我们使用CUT模型,即基于不巧取巧的对比学习和对抗性学习的未受控图像到图像翻译模型,用于从对比增强的T1MR到高分辨率T2MR的域性适应。作为数据增强,我们生成了更多信号强度较低的前甲状腺图像。关于分解任务,我们使用NNU-Net框架。我们提交的最后文件在验证阶段达到了0.8299和0.8253,在测试阶段达到了平均骰子分数。我们的方法在跨MDA挑战中排第3位。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
18+阅读 · 2020年10月13日
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
39+阅读 · 2020年7月27日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
【Google】无监督机器翻译,Unsupervised Machine Translation
专知会员服务
35+阅读 · 2020年3月3日
度量学习中的pair-based loss
极市平台
65+阅读 · 2019年7月17日
使用vae与sac实现简单自动驾驶
CreateAMind
9+阅读 · 2019年6月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7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
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月1日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
18+阅读 · 2020年10月13日
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
39+阅读 · 2020年7月27日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
【Google】无监督机器翻译,Unsupervised Machine Translation
专知会员服务
35+阅读 · 2020年3月3日
相关资讯
度量学习中的pair-based loss
极市平台
65+阅读 · 2019年7月17日
使用vae与sac实现简单自动驾驶
CreateAMind
9+阅读 · 2019年6月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员