Сегментация новообразований печени по данным компьютерной томографии на основе свёрточных нейронных сетей типа AlexNet

Abstract

Сегментация анатомических структур по данным компьютерной томографии – КТ, является ключевым этапом медицинской визуализации и компьютерной диагностики. Новообразования один из тех типов внутренних структур, для которых задача автоматической сегментации на сегодня не имеет решения, полностью удовлетворяющего по качеству. Это обусловлено большой вариабельностью плотности новообразований и невозможностью использования априорных сведений об анатомии. В настоящей работе предложен метод сегментации новообразований печени на основе свёрточных нейронных сетей (СНС). Обучение и тестирование проведено по набору КТ исследований с предварительно сегментированными новообразованиями. В результате кроссвалидации, получено среднее значение ошибки VOE 17,3%. Рассмотрены алгоритмы пред- и постобработки, обеспечивающие повышение точности и производительности процедур сегментации на основе СНС. В частности, получено ускорение процедуры сегментации в 6 раз при незначительном снижении качества.