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基于深度学习的医学图像分割在轨道计算机断层扫描中的应用

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Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography

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基于深度学习的医学图像分割在轨道计算机断层扫描中的应用

DOI:

10.3791/64500-v

•

04:48 min

•

November 30, 2022

•

Yeon Woong Chung², Dong Gyun Kang, Yong Oh Lee, Won-Kyung Cho⁵

¹College of Medicine,The Catholic University of Korea, ²Department of Ophthalmology,St. Vincent’s Hospital, ³Yeoncheon Public Medical Center, ⁴Department of Industrial and Data Engineering,Hongik University, ⁵Department of Ophthalmology,Uijeongbu St. Mary’s Hospital

Capítulos

00:04Introduction
00:42Eyeball, Optic Nerve, and Extraocular Muscle Masking on the Orbital CT Scans
01:42Pre-Processing: Window Clipping and Cropping the VOIs
02:16Four Cross-Validations of the Orbital Segmentation Model
02:57Results: Segmentation Results of the Orbital Structures
04:01Conclusion

Summary

Tadução automática

介绍了轨道计算机断层扫描（CT）图像的目标分割协议。解释了使用超分辨率标记轨道结构地面真相的方法，从CT图像中提取感兴趣的体积，以及使用2D顺序U-Net对轨道CT图像进行多标签分割建模的方法。

Tags

Keywords: Deep Learning Medical Image Segmentation Orbital Computed Tomography Object Segmentation Eyeball Optic Nerve Extraocular Muscles Superpixels SmartPencil SmartFill AutoCorrection Sequence U-Net Dice Score Volume Similarity

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