Atrial Segmentation(심방 분할)란 무엇입니까?
Atrial Segmentation 심방 분할 - In the current medical practice, atrial segmentation from medical images for clinical diagnosis and treatment, is a labor-intensive and error-prone manual process. [1]현재 의료 관행에서 임상 진단 및 치료를 위한 의료 영상에서 심방 분할은 노동 집약적이고 오류가 발생하기 쉬운 수동 프로세스입니다. [1]
2018 Atrial Segmentation
The 2018 Atrial Segmentation section is under construction...Left Atrial Segmentation 좌심방 분할
This study proposes a fully automated approach for the left atrial segmentation from routine cine long-axis cardiac magnetic resonance image sequences using deep convolutional neural networks and Bayesian filtering. [1] In the study, we propose a LA-Net, a multi-task network optimised to simultaneously generate left atrial segmentation and edge masks from MRI. [2]이 연구는 깊은 컨볼루션 신경망과 베이지안 필터링을 사용하여 일상적인 영화 장축 심장 자기 공명 이미지 시퀀스에서 좌심방 분할을 위한 완전히 자동화된 접근 방식을 제안합니다. [1] 이 연구에서 우리는 MRI에서 좌심방 분할과 에지 마스크를 동시에 생성하도록 최적화된 다중 작업 네트워크인 LA-Net을 제안합니다. [2]
atrial segmentation challenge
We demonstrate the efficiency of the proposed approach on the MICCAI 2018 Atrial Segmentation Challenge public dataset. [1] (2) We compare and evaluate these on the STACOM 2018 Atrial Segmentation Challenge dataset and (3) ensemble these models to improve overall segmentation by reducing the internal variance between models and architectures. [2] The CNN was trained with the LGE MRI data available from the STACOM 2018 Atrial Segmentation Challenge (100 cardiac data) with two different approaches: using stacks of 2-D axial slices (2-D pipeline) and using 3-D data (3-D pipeline). [3] The CNN was trained with the data available from the Statistical Atlases and Computational Modelling of the Heart 2018 Atrial Segmentation Challenge (100 cardiac data) with two different approaches: using both stacks of 2-D axial slices and using 3-D data. [4]우리는 MICCAI 2018 Atrial Segmentation Challenge 공개 데이터 세트에서 제안된 접근 방식의 효율성을 보여줍니다. [1] (2) STACOM 2018 Atrial Segmentation Challenge 데이터 세트에서 이를 비교 및 평가하고 (3) 이러한 모델을 앙상블하여 모델과 아키텍처 간의 내부 분산을 줄여 전반적인 세분화를 개선합니다. [2] CNN은 STACOM 2018 Atrial Segmentation Challenge(심장 데이터 100개)에서 사용할 수 있는 LGE MRI 데이터로 훈련되었으며, 두 가지 접근 방식, 즉 2D 축 슬라이스 스택 사용(2D 파이프라인)과 3D 데이터 사용(3-D 파이프라인) D 파이프라인). [3] CNN은 2018 Atrial Segmentation Challenge(심장 데이터 100개 심장 데이터)의 통계 지도 및 전산 모델링에서 제공하는 데이터를 사용하여 2D 축 슬라이스 스택을 모두 사용하고 3D 데이터를 사용하는 두 가지 접근 방식으로 훈련했습니다. [4]