Focus, Segment and Erase: An Efficient Network for Multi-Label Brain Tumor Segmentation

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論文URL

http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Xuan_Chen_Focus_Segment_and_ECCV_2018_paper.pdf
2018年ECCV公開

ポイント

• 脳腫瘍のSegmentation
• 以下のクラスごとのimbalanceに対処する必要がある
  • non-tumor
  • edema
  • enhancing core
  • necrosis
  • non-enhancing core
• FSE-Net (Focus - Segment - Erase)
  • 入力 MRデータ
    • contrast-enhanced T1-weighted (T1c) image
    • T1-weighted (T1) image
    • T2-weighted (T2) image
    • FLuid-Attenuated Inversion Recovery (FLAIR) image
  • 最初にtumor regionを抽出
  • tumor region内の腫瘍を外側からsegmentationし、特徴マップをマスクしてゆく
    • 各tumorの種別は複数のbinary分類のカスケードで対応
    • マスクする際に、分類結果の確率を考慮する。
    • 0/1でマスクするわけではない

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