DeepMRSeg: A convolutional deep neural network for anatomy and abnormality segmentation on MR images

概要

セグメンテーションは、ニューロイメージングにおける主要なタスクです。健康な脳組織および病気の脳組織をセグメント化するための多数の自動化された方法が開発されてきた。近年、様々なセグメンテーション問題におけるそれらの高い精度の結果として、深い学習技術が多くの注目を集めている。我々は、一般的な方法でさまざまなセグメンテーションタスクに適用できる新しいディープラーニングベースのセグメンテーション方法、DeepMRSegを提示します。提案されたアーキテクチャは、生物医学的画像セグメンテーションおよびコンピュータビジョンの分野における最近の進歩を組み合わせたものである。我々は、所望のセグメンテーションタスクに適応するマルチスケール特徴抽出を達成するために複数の畳み込みフィルタサイズを利用する修正されたＵＮｅｔアーキテクチャを使用する。重要なことに、我々の方法は最小限に処理された生のＭＲＩスキャンに作用する。白質病変セグメンテーション、深部脳構造のセグメンテーションおよび海馬セグメンテーションを含む、セグメンテーションタスクの広い範囲で私たちの方法を検証しました。研究者が自分たちのデータセットに我々の方法を適用することを可能にするために我々はコードと予め訓練されたモデルを提供する。