A multi view multi stage and multi window framework for pulmonary artery segmentation from CT scans

要約

PARSE2022 Challengeの最終リザルト9位のテクニカルレポートです。
3D CNN ネットワークに基づく 2 段階法を使用して、肺動脈のセグメンテーション問題を解決します。
粗いモデルは ROI を特定するために使用され、細かいモデルはセグメンテーション結果を絞り込むために使用されます。
さらに、セグメンテーションのパフォーマンスを向上させるために、マルチビューおよびマルチウィンドウ レベル方式を採用すると同時に、一貫性のないラベル付けの影響を軽減するための微調整戦略を採用しています。

要約(オリジナル)

This is the technical report of the 9th place in the final result of PARSE2022 Challenge. We solve the segmentation problem of the pulmonary artery by using a two-stage method based on a 3D CNN network. The coarse model is used to locate the ROI, and the fine model is used to refine the segmentation result. In addition, in order to improve the segmentation performance, we adopt multi-view and multi-window level method, at the same time we employ a fine-tune strategy to mitigate the impact of inconsistent labeling.

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