arXiv · AI· Danial Moafi, Aida Moafi, Mostafa Aryafar, Ashkan Sami, Maryam Aryafar·· 6 小时前AI 评分32
利用预减影和自训练提升跨中心X射线造影冠状血管分割性能
Self-training for cross-centre coronary vessel segmentation in X-ray angiography using pre-contrast frame subtraction
AI 导读
针对X射线造影冠状血管分割在外部数据上性能不足的问题，该研究利用ARCADE数据集的nnU-Net预测和减影图像生成伪标签进行自训练。 在XCAD外部数据集上，该方法将宏平均Dice分数提高了2.7分（95% CI 2.3-3.2），而对照组下降0.6分。 结果表明自训练收益取决于生成初始伪标签模型的敏感度，且使用完全标注模型可显著提升无标注数据集性能。
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