Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:liu-178681" >
What is the best da...
What is the best data augmentation for 3D brain tumor segmentation?
-
- Cirillo, Marco Domenico (författare)
- Linköpings universitet,Avdelningen för medicinsk teknik,Tekniska fakulteten,Centrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering, CMIV
-
- Abramian, David, 1992- (författare)
- Linköpings universitet,Avdelningen för medicinsk teknik,Tekniska fakulteten,Centrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering, CMIV
-
- Eklund, Anders, 1981- (författare)
- Linköpings universitet,Avdelningen för medicinsk teknik,Tekniska fakulteten,Centrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering, CMIV,Statistik och maskininlärning
-
(creator_code:org_t)
- IEEE, 2021
- 2021
- Engelska.
-
Ingår i: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). - : IEEE. - 9781665441155 - 9781665431026 ; , s. 36-40
- Relaterad länk:
-
https://liu.diva-por... (primary) (Raw object)
-
visa fler...
-
https://urn.kb.se/re...
-
https://doi.org/10.1...
-
visa färre...
Abstract
Ämnesord
Stäng
- Training segmentation networks requires large annotated datasets, which in medical imaging can be hard to obtain. Despite this fact, data augmentation has in our opinion not been fully explored for brain tumor segmentation. In this project we apply different types of data augmentation (flipping, rotation, scaling, brightness adjustment, elastic deformation) when training a standard 3D U-Net, and demonstrate that augmentation significantly improves the network’s performance in many cases. Our conclusion is that brightness augmentation and elastic deformation work best, and that combinations of different augmentation techniques do not provide further improvement compared to only using one augmentation technique. Our code is available at https://github.com/mdciri/3D-augmentation-techniques
Ämnesord
- TEKNIK OCH TEKNOLOGIER -- Medicinteknik -- Medicinsk bildbehandling (hsv//swe)
- ENGINEERING AND TECHNOLOGY -- Medical Engineering -- Medical Image Processing (hsv//eng)
- MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP -- Klinisk medicin -- Radiologi och bildbehandling (hsv//swe)
- MEDICAL AND HEALTH SCIENCES -- Clinical Medicine -- Radiology, Nuclear Medicine and Medical Imaging (hsv//eng)
Nyckelord
- Data augmentation
- 3D brain tumor segmentation
- MRI
- 3D U-Net
- deep learning
- artificial intelligence
Publikations- och innehållstyp
- ref (ämneskategori)
- kon (ämneskategori)
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas