مشخصات مقاله:
عنوان فارسی مقاله:
ویژگی های توجه عمیق برای جداسازی پروستات در سونوگرافی
عنوان انگلیسی مقاله:
Deep Attentional Features for Prostate Segmentation in Ultrasound
مناسب برای رشته های دانشگاهی زیر:
پزشکی، مهندسی پزشکی
مناسب برای گرایش های دانشگاهی زیر:
ایمنی شناسی پزشکی ، خون و آنکولوژی ، پردازش تصاویر پزشکی
وضعیت مقاله انگلیسی و ترجمه:
مقاله انگلیسی را میتوانید به صورت رایگان با فرمت PDF از باکس زیر دانلود نمایید. ترجمه این مقاله با فرمت WORD – DOC آماده خریداری و دانلود آنی میباشد.
فهرست مطالب:
چکیده
1- مقدمه
2- ویژگی‌های توجه عمیق برای جداسازی
2-1 بررسی کلی روش
2-2 ویژگی‌های توجه عمیق
3- آزمایش‌ها
3-1 مواد
3-2 استراتژی‌های آموزش دادن و آزمایش کردن
3-3 عملکرد جداسازی
4- نتیجه‌گیری
قسمتی از مقاله انگلیسی و ترجمه آن:
Abstract
Automatic prostate segmentation in transrectal ultrasound (TRUS) is of essential importance for image-guided prostate biopsy and treatment planning. However, developing such automatic solutions remains very challenging due to the ambiguous boundary and inhomogeneous intensity distribution of the prostate in TRUS. This paper develops a novel deep neural network equipped with deep attentional feature (DAF) modules for better prostate segmentation in TRUS by fully exploiting the complementary information encoded in different layers of the convolutional neural network (CNN). Our DAF utilizes the attention mechanism to selectively leverage the multi-level features integrated from different layers to refine the features at each individual layer, suppressing the non-prostate noise at shallow layers of the CNN and increasing more prostate details into features at deep layers. We evaluate the efficacy of the proposed network on challenging prostate TRUS images, and the experimental results demonstrate that our network outperforms state-of-the-art methods by a large margin
چکیده
تقسیم خودکار پروستات در ﺳﻮﻧﻮﮔﺮاﻓﯽ ﺗﺮاﻧﺲ رﮐﺘﺎل (TRUS) برای بافت‌برداری تصاویر هدایت‌شده پروستات و برنامه‌ریزی درمان بسیار حائر اهمیت میباشد. همچنین به‌دلیل مرز مبهم و توزیع شدت غیرهمگن پروستات در TRUS، توسعه دادن اینگونه راه‌حل‌های خودکار هنوز چالشبرانگیز باقی‌مانده است. در این پژوهش، یک شبکه‌ی عصبی عمیق جدید که با ماژول‌های ویژگی توجه عمیق (DAF) مجهز شده است، برای جداسازی بهتر پروستات در TRUS با استفاده از استخراج کردن اطلاعات مکمل کدگذاری‌شده در لایه‌های مختلف شبکه‌ی عصبی پیچشی (CNN) توسعه داده شده است. همچنین DAF متعلق به ما جهت انتخاب قدرت نفوذ ویژگی‌های چندگانه‌ی ادغام‌شده از طریق لایه‌های مختلف برای تصحیح کردن ویژگی‌های هر لایه‌ی منحصربه‌فرد، متوقف کردن سرو‌صدای غیرپروستات در لایه‌های کم‌عمق CNN و افزایش دادن تعداد جزئیات پروستات درون ویژگی‌های لایه‌های عمیق از مکانیزم توجه استفاده می‌کند. ما تأثیر شبکه‌ی پیشنهادی را بر روی تصاویر چالشبرانگیز TRUS پروستات و همچنین نتایج تجربی ارزیابی می‌کنیم تا عملکرد بهتر روش‌های نوین را به‌وسیله‌ی یک تفاوت مزیت بزرگ نشان دهیم.