A Novel U-Like Network For The Segmentation Of Thoracic Organs

Accurate segmentation of organs at risk (OARs) in computed tomography (CT) is an essential step in radiation therapy for thoracic cancer treatment. However, the manual segmentation of OARs is time-consuming and subject to inter-observer variation. In this paper, we propose a novel U-like deep convol...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2020 IEEE 17th International Symposium on Biomedical Imaging Workshops (ISBI Workshops) s. 1 - 4
Hlavní autoři:	Shi, Jun, Wen, Ke, Hao, Xiaoyu, Xue, Xudong, An, Hong, Zhang, Hongyan
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.04.2020
Témata:	Biomedical imaging Computed tomography Convolution convolutional neural network (CNN) Decoding hybrid dilated convolution Image segmentation Lung multi-task learning OARs segmentation radiation therapy Two dimensional displays
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!