Deep Poincare Map for Robost Medical Image Segmentation 论文阅读
Deep Poincare Map for Robost Medical Image Segmentation于17年3月份发表在arXiv上,作者来自帝国理工学院。
这篇文章提出了一种半自动方法(需要初始点和初始向量,但并不是过分依赖),将分割问题看成动态系统,用CNN来预测动态系统的演变,也是属于深度学习和传统方法结合的类型。
Motivation
分割问题作为基本任务,目前解决方案主要有relu-based和data-driving两种。然而医学图像与自然图像不同,由于获取设备导致的低信噪比以及本身固有的稀缺性,使得深度学习这种数据驱动的方法在应用时受到限制。因此为了从较少的数据中建立深度学习模型,提出本文框架。
Related Work
主动轮廓法是分割的常用模型,但是不管是参数化主动轮廓还是几何主动轮廓,都容易被一些局部最小点所困扰。同时其迭代次数往往是给定的,图像质量较差时应用起来有较大困扰。
因此,为了克服ACM的缺点,Image segmentation based on the Poincare map method提出一种内旋吸引流模型,并利用Poincare Map来检测。这种方法的缺点是对于初始化和噪声较敏感。
Deep Active Contour是近来将神经网络和ACM结合的文章,但是有以下缺点:
1. 初始化轮廓必须和目标轮廓很接近;
2. 目标轮廓中高曲率的点检测不准;
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