快速NAT swMATH ID: 35858 软件作者： 阿比吉特·古哈·罗伊（Abhijit Guha Roy）、塞列什·康杰蒂（Sailesh Conjeti）、纳西尔·纳瓦布（Nassir Navab）、克里斯蒂安·瓦钦格（Christian Wachinger） 说明： QuickNAT：用于快速准确分割神经解剖学的全卷积网络。结构磁共振成像（MRI）的全脑分割是大多数形态学分析的先决条件，但计算量很大，因此可能会延迟扫描采集后图像标记的可用性。我们介绍了QuickNAT，一个完全卷积、紧密连接的神经网络，它可以在20秒内对MRI脑部扫描进行分段。为了使用有限的注释数据对具有数百万个可学习参数的复杂网络进行训练，我们建议首先对现有分割软件创建的辅助标签进行预处理。随后，在手动标签上对预训练模型进行微调，以纠正辅助标签中的错误。有了这种学习策略，我们可以使用大型神经影像库，而无需手动注释进行训练。在对涵盖广泛年龄范围、病理学和不同扫描仪的八个数据集进行的一系列广泛评估中，我们证明，与最先进的方法相比，QuickNAT实现了卓越的分割准确性和可靠性，同时速度快了几个数量级。该速度加快了对大型数据存储库的处理，并通过在几秒钟内使其可用于快速临床决策，支持图像生物标记的翻译。 主页： https://arxiv.org/abs/1801.04161 源代码： https://github.com/IshmeetKaur/QuickNAT_tensorflow 相关软件： PyTorch公司;掌中宽带;SCT公司;蟒蛇;艾瓦多德的;计数感知;V网络;FiLM公司;混淆 引用于： 0个文档