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Automatic Pancreas Segmentation in CT Images With Distance-Based Saliency-Aware DenseASPP Network
IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics ( IF 7.7 ) Pub Date : 2020-09-11 , DOI: 10.1109/jbhi.2020.3023462
Peijun Hu , Xiang Li , Yu Tian , Tianyu Tang , Tianshu Zhou , Xueli Bai , Shiqiang Zhu , Tingbo Liang , Jingsong Li

Pancreas identification and segmentation is an essential task in the diagnosis and prognosis of pancreas disease. Although deep neural networks have been widely applied in abdominal organ segmentation, it is still challenging for small organs (e.g. pancreas) that present low contrast, highly flexible anatomical structure and relatively small region. In recent years, coarse-to-fine methods have improved pancreas segmentation accuracy by using coarse predictions in the fine stage, but only object location is utilized and rich image context is neglected. In this paper, we propose a novel distance-based saliency-aware model, namely DSD-ASPP-Net, to fully use coarse segmentation to highlight the pancreas feature and boost accuracy in the fine segmentation stage. Specifically, a DenseASPP (Dense Atrous Spatial Pyramid Pooling) model is trained to learn the pancreas location and probability map, which is then transformed into saliency map through geodesic distance-based saliency transformation. In the fine stage, saliency-aware modules that combine saliency map and image context are introduced into DenseASPP to develop the DSD-ASPP-Net. The architecture of DenseASPP brings multi-scale feature representation and achieves larger receptive field in a denser way, which overcome the difficulties brought by variable object sizes and locations. Our method was evaluated on both public NIH pancreas dataset and local hospital dataset, and achieved an average Dice-Sørensen Coefficient (DSC) value of 85.49±4.77% on the NIH dataset, outperforming former coarse-to-fine methods.

中文翻译:

使用基于距离的显着性 DenseASPP 网络在 CT 图像中自动分割胰腺

胰腺识别和分割是胰腺疾病诊断和预后的一项基本任务。尽管深度神经网络已广泛应用于腹部器官分割,但对于呈现低对比度、高度灵活的解剖结构和相对较小区域的小器官(例如胰腺)仍然具有挑战性。近年来,从粗到细的方法通过在精细阶段使用粗预测来提高胰腺分割的准确性,但只利用了对象位置而忽略了丰富的图像上下文。在本文中,我们提出了一种新的基于距离的显着性感知模型,即 DSD-ASPP-Net,以充分利用粗分割来突出胰腺特征并在细分割阶段提高准确性。具体来说,训练 DenseASPP(Dense Atrous Spatial Pyramid Pooling)模型来学习胰腺位置和概率图,然后通过基于测地距离的显着性变换将其转换为显着性图。在精细阶段,将结合显着图和图像上下文的显着性模块引入 DenseASPP 以开发 DSD-ASPP-Net。DenseASPP 的架构带来了多尺度特征表示,并以更密集的方式实现了更大的感受野,克服了可变对象大小和位置带来的困难。我们的方法在公共 NIH 胰腺数据集和当地医院数据集上进行了评估,并在 NIH 数据集上实现了 85.49±4.77% 的平均 Dice-Sørensen 系数 (DSC) 值,优于以前的粗到精方法。然后通过基于测地距离的显着性变换将其转换为显着性图。在精细阶段,将结合显着图和图像上下文的显着性模块引入 DenseASPP 以开发 DSD-ASPP-Net。DenseASPP 的架构带来了多尺度特征表示,并以更密集的方式实现了更大的感受野,克服了可变对象大小和位置带来的困难。我们的方法在公共 NIH 胰腺数据集和当地医院数据集上进行了评估,并在 NIH 数据集上实现了 85.49±4.77% 的平均 Dice-Sørensen 系数 (DSC) 值,优于以前的粗到精方法。然后通过基于测地距离的显着性变换将其转换为显着性图。在精细阶段,将结合显着图和图像上下文的显着性模块引入 DenseASPP 以开发 DSD-ASPP-Net。DenseASPP 的架构带来了多尺度特征表示,并以更密集的方式实现了更大的感受野,克服了可变对象大小和位置带来的困难。我们的方法在公共 NIH 胰腺数据集和当地医院数据集上进行了评估,并在 NIH 数据集上实现了 85.49±4.77% 的平均 Dice-Sørensen 系数 (DSC) 值,优于以前的粗到精方法。将结合显着图和图像上下文的显着性感知模块引入 DenseASPP 以开发 DSD-ASPP-Net。DenseASPP 的架构带来了多尺度特征表示,并以更密集的方式实现了更大的感受野,克服了可变对象大小和位置带来的困难。我们的方法在公共 NIH 胰腺数据集和当地医院数据集上进行了评估,并在 NIH 数据集上实现了 85.49±4.77% 的平均 Dice-Sørensen 系数 (DSC) 值,优于以前的粗到精方法。将结合显着图和图像上下文的显着性感知模块引入 DenseASPP 以开发 DSD-ASPP-Net。DenseASPP 的架构带来了多尺度特征表示,并以更密集的方式实现了更大的感受野,克服了可变对象大小和位置带来的困难。我们的方法在公共 NIH 胰腺数据集和当地医院数据集上进行了评估,并在 NIH 数据集上实现了 85.49±4.77% 的平均 Dice-Sørensen 系数 (DSC) 值,优于以前的粗到精方法。
更新日期:2020-09-11
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