Deep learning for corpus callosum segmentation in brain magnetic resonance images

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Flávio Henrique Schuindt da
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/13035
Resumo: Apresentamos neste trabalho um novo método para segmentar o Corpo Caloso em imagens de ressonância magnética (MRI) usando U-Net, uma rede puramente convolucional. Treinamos a U-Net usando dois datasets públicos e validamos o modelo treinado em um conjunto de teste também obtido a partir destes datasets públicos. Os resultados são obtidos realizando comparações usando o Índice de Similaridade Estrutural (SSIM) e o coeficiente Dice entre a imagem gabarito e a imagem gerada pelo modelo.
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We trained the U-Net using two public datasets and evaluated the trained model in a test set also obtained from these two public datasets. Results are obtained making comparisons using the Structural Similarity Index (SSIM) and Dice Coefficient between the Ground Truth and the Predicted image.Submitted by Moreno Barros (moreno@ct.ufrj.br) on 2020-09-19T17:19:07Z No. of bitstreams: 1 FlavioHenriqueSchuindtDaSilva.pdf: 5209151 bytes, checksum: 490b222aad3c609a2c8b0d23c95a0b3a (MD5)Made available in DSpace on 2020-09-19T17:19:07Z (GMT). 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