SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Strand Robin 1978 )
 

Sökning: WFRF:(Strand Robin 1978 ) > (2020-2024) > Multi-level Residua...

  • Pal, Subhash ChandraDepartment of Electrical Engineering, National Institute of Technology Durgapur, India (författare)

Multi-level Residual Dual Attention Network for Major Cerebral Arteries Segmentation in MRA towards Diagnosis of Cerebrovascular Disorders

  • Artikel/kapitelEngelska2024

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • IEEE,2024
  • printrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:uu-509426
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-509426URI
  • https://doi.org/10.1109/tnb.2023.3298444DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • Segmentation of major brain vessels is very important for the diagnosis of cerebrovascular disorders and subsequent surgical planning. Vessel segmentation is an important pre-processing step for a wide range of algorithms for the automatic diagnosis or treatment of several vascular pathologies and as such, it is valuable to have a well-performing vascular segmentation pipeline. In this article, we propose an end-to-end multiscale residual dual attention deep neural network for resilient major brain vessel segmentation. In the proposed network, the encoder and decoder blocks of the U-Net are replaced with the multi-level atrous residual blocks to enhance the learning capability by increasing the receptive field to extract the various semantic coarse- and fine- grained features. Dual attention block is incorporated in the bottleneck to perform effective multiscale information fusion to obtain detailed structure of blood vessels. The methods were evaluated on the publicly available TubeTK data set. The proposed method outperforms the state-of-the-art techniques with dice of 0.79 on the whole-brain prediction. The statistical and visual assessments indicate that proposed network is robust to outliers and maintains higher consistency in vessel continuity than the traditional U-Net and its variations.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Toumpanakis, DimitriosUppsala universitet,Radiologi(Swepub:uu)dimto708 (författare)
  • Wikström, Johan,Professor,1964-Uppsala universitet,Radiologi(Swepub:uu)jwi06759 (författare)
  • Ahuja, Chirag KamalDepartment of Radio Diagnosis and Imaging, PGIMER, Chandigarh, INDIA (författare)
  • Strand, Robin,1978-Uppsala universitet,Avdelningen för visuell information och interaktion,Bildanalys och människa-datorinteraktion(Swepub:uu)rostr275 (författare)
  • Dhara, Ashis KumarDepartment of Electrical Engineering, National Institute of Technology Durgapur, India (författare)
  • Department of Electrical Engineering, National Institute of Technology Durgapur, IndiaRadiologi (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:IEEE Transactions on Nanobioscience: IEEE23:1, s. 167-1751536-12411558-2639

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy