![](/images/graphics-bg.png)
A Multiorgan Segmentation Model for CT Volumes via Full Convolution-Deconvolution Network
المؤلفون المشاركون
Sun, Qingjiao
Yang, Yangzi
Jiang, Huiyan
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-09-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We propose a model with two-stage process for abdominal segmentation on CT volumes.
First, in order to capture the details of organs, a full convolution-deconvolution network (FCN-DecNet) is constructed with multiple new unpooling, deconvolutional, and fusion layers.
Then, we optimize the coarse segmentation results of FCN-DecNet by multiscale weights probabilistic atlas (MS-PA), which uses spatial and intensity characteristic of atlases.
Our coarse-fine model takes advantage of intersubject variability, spatial location, and gray information of CT volumes to minimize the error of segmentation.
Finally, using our model, we extract liver, spleen, and kidney with Dice index of 90.1 ± 1%, 89.0 ± 1.6%, and 89.0 ± 1.3%, respectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Yangzi& Jiang, Huiyan& Sun, Qingjiao. 2017. A Multiorgan Segmentation Model for CT Volumes via Full Convolution-Deconvolution Network. BioMed Research International،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138293
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Yangzi…[et al.]. A Multiorgan Segmentation Model for CT Volumes via Full Convolution-Deconvolution Network. BioMed Research International No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138293
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Yangzi& Jiang, Huiyan& Sun, Qingjiao. A Multiorgan Segmentation Model for CT Volumes via Full Convolution-Deconvolution Network. BioMed Research International. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138293
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138293
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)