Dynamic Regulation of Level Set Parameters Using 3D Convolutional Neural Network for Liver Tumor Segmentation
المؤلفون المشاركون
Deng, Zhuofu
Zhu, Zhiliang
Guo, Qingzhe
المصدر
Journal of Healthcare Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-02-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Segmentation of liver tumors plays an important role in the choice of therapeutic strategies for liver disease and treatment monitoring.
In this paper, we generalize the process of a level set with a novel algorithm of dynamic regulation to energy functional parameters.
The presented method is fully automatic once the tumor has been detected.
First, a 3D convolutional neural network with dense layers for classification is used to estimate current contour location relative to the tumor boundary.
Second, the output 3D CNN probabilities can dynamically regulate parameters of the level set functional over the process of segmentation.
Finally, for full automation, appropriate initializations and local window size are generated based on the current contour position probabilities.
We demonstrate the proposed method on the dataset of MICCAI 2017 LiTS Challenge and 3DIRCADb that include low contrast and heterogeneous tumors as well as noisy images.
To illustrate the strength of our method, we evaluated it against the state-of-the-art methods.
Compared with the level set framework with fixed parameters, our method performed better significantly with an average DICE improvement of 0.15.
We also analyzed a challenging dataset 3DIRCADb of tumors and obtained a competitive DICE of 0.85±0.06 with the proposed method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Deng, Zhuofu& Guo, Qingzhe& Zhu, Zhiliang. 2019. Dynamic Regulation of Level Set Parameters Using 3D Convolutional Neural Network for Liver Tumor Segmentation. Journal of Healthcare Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175206
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Deng, Zhuofu…[et al.]. Dynamic Regulation of Level Set Parameters Using 3D Convolutional Neural Network for Liver Tumor Segmentation. Journal of Healthcare Engineering No. 2019 (2019), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175206
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Deng, Zhuofu& Guo, Qingzhe& Zhu, Zhiliang. Dynamic Regulation of Level Set Parameters Using 3D Convolutional Neural Network for Liver Tumor Segmentation. Journal of Healthcare Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175206
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1175206
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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