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Thispaperintroducesanetworkforvolumetricsegmentationthatlearnsfromsparselyannotatedvolumetricimages.Weoutlinetwoattractiveusecasesofthismethod:(1)Inasemi-automatedsetup,theuserannotatessomeslicesinthevolumetobesegmented.Thenetworklearnsfromthesesparseannotationsandprovidesadense3Dsegmentation.(2)Inafully-automatedsetup,we…
3DUnet只需要少部分2D的标注切片就可以生成密集的立体的分割。此网络主要有两个不同的作用方式，一是在一个稀疏标注的数据集上训练并在此数据集上预测其他未标注的地方，另一个方法是在多个稀疏标注的数据集训练，然后预测新的数据。
【摘要】：分割对于肝肝段切除及肝移植体积测量具有重要的临床价值。由于在CT影像中与邻近脏器的灰度值相似性很高,因此对区域的三维自动分割是一项具有挑战性的难题。为解决精准分割的问题,提出一种新型的深度全卷积网络结构3DUnet-C2。
我开门见山，先上结论：3DUNet不一定优于2DUNet。科学里面没有绝对的结论，但凡说A一定好于B，需要说明的是在什么样的情况下好于，也就是需要控制住变量。我在回答结尾会引用一篇论文，来支持3DUNet不一定优于2DUNet。
Thebraintumorsegmentationtaskaimstoclassifytissueintothewholetumor(WT),tumorcore(TC),andenhancingtumor(ET)classesusingmultimodelMRIimages.Quantitativeanalysisofbraintumorsiscriticalforclinicaldecisionmaking.Whilemanualsegmentationistedious,time-consuming,andsubjective,thistaskisatthesametimeverychallengingtoautomaticsegmentation…
论文分析3DUNetLearningDenseVolumetricSegmentation谭庆波哈尔滨工业大学计算机科学与技术博士在读7人赞同了该文章这篇文章的主体内容与2D-Unet中的基本相同，所以在下面的文章中，仅仅对论文中两点部分进行分析，其余部分省略。1.两种设置
Control›论文详情.Viewadaptivelearningforpancreassegmentation.BiomedicalSignalProcessingandControl(IF3.880)PubDate:2021-02-04,DOI:10.1016/j.bspc.2020.102347.YanWang,JianpengZhang,HengfeiCui,YanningZhang,YongXia.Pancreaticsegmentationisafundamentalstepincomputer-aideddiagnosisofthepancreaticcancer.
Thispaperintroducesanetworkforvolumetricsegmentationthatlearnsfromsparselyannotatedvolumetricimages.Weoutlinetwoattractiveusecasesofthismethod:(1)Inasemi-automatedsetup,theuserannotatessomeslicesinthevolumetobesegmented.Thenetworklearnsfromthesesparseannotationsandprovidesadense3Dsegmentation.(2)Inafully-automatedsetup,we…
3DUnet只需要少部分2D的标注切片就可以生成密集的立体的分割。此网络主要有两个不同的作用方式，一是在一个稀疏标注的数据集上训练并在此数据集上预测其他未标注的地方，另一个方法是在多个稀疏标注的数据集训练，然后预测新的数据。
【摘要】：分割对于肝肝段切除及肝移植体积测量具有重要的临床价值。由于在CT影像中与邻近脏器的灰度值相似性很高,因此对区域的三维自动分割是一项具有挑战性的难题。为解决精准分割的问题,提出一种新型的深度全卷积网络结构3DUnet-C2。
我开门见山，先上结论：3DUNet不一定优于2DUNet。科学里面没有绝对的结论，但凡说A一定好于B，需要说明的是在什么样的情况下好于，也就是需要控制住变量。我在回答结尾会引用一篇论文，来支持3DUNet不一定优于2DUNet。
Thebraintumorsegmentationtaskaimstoclassifytissueintothewholetumor(WT),tumorcore(TC),andenhancingtumor(ET)classesusingmultimodelMRIimages.Quantitativeanalysisofbraintumorsiscriticalforclinicaldecisionmaking.Whilemanualsegmentationistedious,time-consuming,andsubjective,thistaskisatthesametimeverychallengingtoautomaticsegmentation…
论文分析3DUNetLearningDenseVolumetricSegmentation谭庆波哈尔滨工业大学计算机科学与技术博士在读7人赞同了该文章这篇文章的主体内容与2D-Unet中的基本相同，所以在下面的文章中，仅仅对论文中两点部分进行分析，其余部分省略。1.两种设置
Control›论文详情.Viewadaptivelearningforpancreassegmentation.BiomedicalSignalProcessingandControl(IF3.880)PubDate:2021-02-04,DOI:10.1016/j.bspc.2020.102347.YanWang,JianpengZhang,HengfeiCui,YanningZhang,YongXia.Pancreaticsegmentationisafundamentalstepincomputer-aideddiagnosisofthepancreaticcancer.
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