Sökning: WFRF:(Lagerstrand Kerstin M) >
Multi-Center CNN-Ba...
Multi-Center CNN-Based Spine Segmentation from T2W MRI Using Small Amounts of Data
-
Kaliyugarasan, Satheshkumar (författare)
-
Dagestad, Magnhild H. (författare)
-
- Papalini, Evin (författare)
- Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för kliniska vetenskaper,Institute of Clinical Sciences
-
visa fler...
-
Andersen, Erling (författare)
-
Zwart, John Anker (författare)
-
- Brisby, Helena, 1965 (författare)
- Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för kliniska vetenskaper, Avdelningen för ortopedi,Institute of Clinical Sciences, Department of Orthopaedics
-
- Hebelka, Hanna, 1977 (författare)
- Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för kliniska vetenskaper, Avdelningen för radiologi,Institute of Clinical Sciences, Department of Radiology
-
Espeland, Ansgar (författare)
-
- Lagerstrand, Kerstin M (författare)
- Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för kliniska vetenskaper, Avdelningen för medicinsk strålningsvetenskap,Institute of Clinical Sciences, Department of Medical Radiation Sciences
-
Lundervold, Alexander S. (författare)
-
visa färre...
-
(creator_code:org_t)
- 2023
- 2023
- Engelska.
-
Ingår i: Proceedings - International Symposium on Biomedical Imaging. - 1945-7928 .- 1945-8452. - 9781665473583
- Relaterad länk:
-
https://gup.ub.gu.se...
-
visa fler...
-
https://doi.org/10.1...
-
visa färre...
Abstract
Ämnesord
Stäng
- Segmentation of the spinal tissues on MRI is the basis for quantitative analyses, but time-consuming if done manually. In this work, we construct a pipeline for automatic vertebrae segmentation from T2w MRI scans, assessing performance and generalizability by external validation. Our study used 15 scans from one site (Haukeland University Hospital, HUH) and 10 scans from another (Sahlgrenska University Hospital, SUH). MRI experts manually delineated the vertebral bodies Th12-L5 on all the HUH data and a subset of six scans from SUH. We trained multiple convolutional neural networks, assessing the performance in an experimental design tailored to small-data contexts and also on external data. Our best model achieved a mean Dice score of 0.899. This is comparable to results in the literature, but our system required much less training data.
Ämnesord
- 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
- Deep learning
- image segmentation
- lumbar and thoracic vertebrae
- MRI
Publikations- och innehållstyp
- ref (ämneskategori)
- kon (ämneskategori)
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas
- Av författaren/redakt...
-
Kaliyugarasan, S ...
-
Dagestad, Magnhi ...
-
Papalini, Evin
-
Andersen, Erling
-
Zwart, John Anke ...
-
Brisby, Helena, ...
-
visa fler...
-
Hebelka, Hanna, ...
-
Espeland, Ansgar
-
Lagerstrand, Ker ...
-
Lundervold, Alex ...
-
visa färre...
- Om ämnet
-
- MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP
-
MEDICIN OCH HÄLS ...
-
och Klinisk medicin
-
och Radiologi och bi ...
- Artiklar i publikationen
-
Proceedings - In ...
- Av lärosätet
-
Göteborgs universitet