ABDOMEN BECKEN – Automatische Lebersegmentierung mit tiefem konvolutionalen Netzwerk

Die manuelle Segmentierung der Leber in der MRT kostet Zeit und ist untersucherabhängig. Konvolutionale neurale Netzwerke (CNN) basierend auf tiefem Lernen waren zwar vielversprechend, aber oft nur aus kleinen Datensätzen generiert und damit nicht unbedingt generalisierbar. Gross et al. entwickelten, testeten und validierten ein tiefes CNN (DCNN) für die automatische Lebersegmentierung, dessen Grundlage 470 Leber-MRT waren.