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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Btrfly Net: Vertebrae Labelling with Energy-Based Adversarial Learning of Local Spine Prior

verfasst von : Anjany Sekuboyina, Markus Rempfler, Jan Kukačka, Giles Tetteh, Alexander Valentinitsch, Jan S. Kirschke, Bjoern H. Menze

Erschienen in: Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2018

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Robust localisation and identification of vertebrae is essential for automated spine analysis. The contribution of this work to the task is two-fold: (1) Inspired by the human expert, we hypothesise that a sagittal and coronal reformation of the spine contain sufficient information for labelling the vertebrae. Thereby, we propose a butterfly-shaped network architecture (termed Btrfly Net) that efficiently combines the information across reformations. (2) Underpinning the Btrfly net, we present an energy-based adversarial training regime that encodes local spine structure as an anatomical prior into the network, thereby enabling it to achieve state-of-art performance in all standard metrics on a benchmark dataset of 302 scans without any post-processing during inference.

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Literatur
1.
Zurück zum Zitat Chen, H., et al.: Automatic localization and identification of vertebrae in spine ct via a joint learning model with deep neural networks. In: MICCAI, pp. 515–522 (2015) Chen, H., et al.: Automatic localization and identification of vertebrae in spine ct via a joint learning model with deep neural networks. In: MICCAI, pp. 515–522 (2015)
2.
Zurück zum Zitat Glocker, B., et al.: Automatic localization and identification of vertebrae in arbitrary field-of-view ct scans. In: MICCAI, pp. 590–598 (2012) Glocker, B., et al.: Automatic localization and identification of vertebrae in arbitrary field-of-view ct scans. In: MICCAI, pp. 590–598 (2012)
3.
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6.
Zurück zum Zitat Roy, A.G., et al.: Error corrective boosting for learning fully convolutional networks with limited data. In: MICCAI, pp. 231–239 (2017) Roy, A.G., et al.: Error corrective boosting for learning fully convolutional networks with limited data. In: MICCAI, pp. 231–239 (2017)
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Zurück zum Zitat Suzani, A., et al.: Fast automatic vertebrae detection and localization in pathological ct scans - a deep learning approach. In: MICCAI, pp. 678–686 (2015) Suzani, A., et al.: Fast automatic vertebrae detection and localization in pathological ct scans - a deep learning approach. In: MICCAI, pp. 678–686 (2015)
8.
Zurück zum Zitat Yang, D., et al.: Automatic vertebra labeling in large-scale 3D CT using deep image-to-image network with message passing and sparsity regularization. In: IPMI, pp. 633–644 (2017) Yang, D., et al.: Automatic vertebra labeling in large-scale 3D CT using deep image-to-image network with message passing and sparsity regularization. In: IPMI, pp. 633–644 (2017)
9.
Zurück zum Zitat Yang, D., et al.: Deep image-to-image recurrent network with shape basis learning for automatic vertebra labeling in large-scale 3D CT volumes. In: MICCAI, pp. 498–506 (2017) Yang, D., et al.: Deep image-to-image recurrent network with shape basis learning for automatic vertebra labeling in large-scale 3D CT volumes. In: MICCAI, pp. 498–506 (2017)
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Zurück zum Zitat Yu, F., Koltun, V.: Multi-scale context aggregation by dilated convolutions. In: ICLR (2016) Yu, F., Koltun, V.: Multi-scale context aggregation by dilated convolutions. In: ICLR (2016)
11.
Zurück zum Zitat Zhao, J.J., et al.: Energy-based generative adversarial network. CoRR abs/1609.03126 (2016) Zhao, J.J., et al.: Energy-based generative adversarial network. CoRR abs/1609.03126 (2016)
Metadaten
Titel
Btrfly Net: Vertebrae Labelling with Energy-Based Adversarial Learning of Local Spine Prior
verfasst von
Anjany Sekuboyina
Markus Rempfler
Jan Kukačka
Giles Tetteh
Alexander Valentinitsch
Jan S. Kirschke
Bjoern H. Menze
Copyright-Jahr
2018
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-00937-3_74