Dense-PSP-UNet: A neural network for fast inference liver ultrasound segmentation

分割 计算机科学 人工智能 软件可移植性 Sørensen–骰子系数 棱锥(几何) 人工神经网络 推论 掷骰子 模式识别(心理学) 图像分割 计算机视觉 机器学习 统计 物理 光学 程序设计语言 数学
作者
Mohammed Yusuf Ansari,Yin Yang,Pramod Kumar Meher,Sarada Prasad Dakua
出处
期刊:Computers in Biology and Medicine [Elsevier]
卷期号:153: 106478-106478 被引量:30
标识
DOI:10.1016/j.compbiomed.2022.106478
摘要

A C TLiver Ultrasound (US) or sonography is popularly used because of its real-time output, low-cost, ease-ofuse, portability, and non-invasive nature.Segmentation of real-time liver US is essential for diagnosing and analyzing liver conditions (e.g., hepatocellular carcinoma (HCC)), assisting the surgeons/radiologists in therapeutic procedures.In this paper, we propose a method using a modified Pyramid Scene Parsing (PSP) module in tuned neural network backbones to achieve real-time segmentation without compromising the segmentation accuracy.Considering widespread noise in US data and its impact on outcomes, we study the impact of pre-processing and the influence of loss functions on segmentation performance.We have tested our method after annotating a publicly available US dataset containing 2400 images of 8 healthy volunteers (link to the annotated dataset is provided); the results show that the Dense-PSP-UNet model achieves a high Dice coefficient of 0.913±0.024while delivering a real-time performance of 37 frames per second (FPS).
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