已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Gaussian filter facilitated deep learning-based architecture for accurate and efficient liver tumor segmentation for radiation therapy

分割 高斯滤波器 滤波器(信号处理) 计算机科学 人工智能 高斯分布 相似性(几何) 医学 模式识别(心理学) 放射科 计算机视觉 图像(数学) 量子力学 物理
作者
Hongyu Lin,Min Zhao,Lingling Zhu,Xi Pei,Haotian Wu,Lian Zhang,Ying Li
出处
期刊:Frontiers in Oncology [Frontiers Media]
卷期号:14
标识
DOI:10.3389/fonc.2024.1423774
摘要

Purpose Addressing the challenges of unclear tumor boundaries and the confusion between cysts and tumors in liver tumor segmentation, this study aims to develop an auto-segmentation method utilizing Gaussian filter with the nnUNet architecture to effectively distinguish between tumors and cysts, enhancing the accuracy of liver tumor auto-segmentation. Methods Firstly, 130 cases of liver tumorsegmentation challenge 2017 (LiTS2017) were used for training and validating nnU-Net-based auto-segmentation model. Then, 14 cases of 3D-IRCADb dataset and 25 liver cancer cases retrospectively collected in our hospital were used for testing. The dice similarity coefficient (DSC) was used to evaluate the accuracy of auto-segmentation model by comparing with manual contours. Results The nnU-Net achieved an average DSC value of 0.86 for validation set (20 LiTS cases) and 0.82 for public testing set (14 3D-IRCADb cases). For clinical testing set, the standalone nnU-Net model achieved an average DSC value of 0.75, which increased to 0.81 after post-processing with the Gaussian filter (P<0.05), demonstrating its effectiveness in mitigating the influence of liver cysts on liver tumor segmentation. Conclusion Experiments show that Gaussian filter is beneficial to improve the accuracy of liver tumor segmentation in clinic.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
陈军应助雪山飞鹰采纳,获得10
2秒前
sky发布了新的文献求助10
2秒前
谨慎哈密瓜完成签到,获得积分10
4秒前
6秒前
7秒前
Yuson_L发布了新的文献求助10
8秒前
hhllhh发布了新的文献求助10
9秒前
儒雅南风发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
10秒前
负责怀莲发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
看不了一点文献应助lzm采纳,获得20
16秒前
852应助mpenny77采纳,获得30
17秒前
眨眼发布了新的文献求助10
20秒前
20秒前
SUE关闭了SUE文献求助
24秒前
25秒前
斯文败类应助Jing采纳,获得10
26秒前
26秒前
NexusExplorer应助迷人的高烽采纳,获得10
26秒前
无情的宛儿完成签到,获得积分10
27秒前
青菜完成签到 ,获得积分10
27秒前
听听发布了新的文献求助10
28秒前
李爱国应助眨眼采纳,获得10
28秒前
无聊又夏完成签到,获得积分10
28秒前
30秒前
YYYZZX1发布了新的文献求助10
33秒前
叶123456789完成签到,获得积分20
35秒前
NattyPoe完成签到,获得积分10
35秒前
顾矜应助中专说唱尼格采纳,获得10
35秒前
scanker1981完成签到,获得积分10
37秒前
37秒前
叶123456789发布了新的文献求助10
38秒前
39秒前
科目三应助科研通管家采纳,获得10
39秒前
39秒前
橙子应助科研通管家采纳,获得10
39秒前
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得30
39秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989857
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531994
关于积分的说明 11255679
捐赠科研通 3270758
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805053
邀请新用户注册赠送积分活动 882195
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809208