Anzeige
Erschienen in:
2024 | OriginalPaper | Buchkapitel
Generalizable Kidney Segmentation for Total Volume Estimation
verfasst von : Anish Raj, Laura Hansen, Fabian Tollens, Dominik Nörenberg, Giulia Villa, Anna Caroli, Frank G. Zöllner
Erschienen in: Bildverarbeitung für die Medizin 2024
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.
Wählen Sie Textabschnitte aus um mit Künstlicher Intelligenz passenden Patente zu finden. powered by
Markieren Sie Textabschnitte, um KI-gestützt weitere passende Inhalte zu finden. powered by
We introduce a deep learning approach for automated kidney segmentation in autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD). Our method combines Nyul normalization, resampling, and attention mechanisms to create a generalizable network. We evaluated our approach on two distinct datasets and found that our proposed model outperforms the baseline method with an average improvement of 9.45 % in Dice and 79.90 % in mean surface symmetric distance scores across both the datasets, demonstrating its potential for robust and accurate total kidney volume calculation from T1-w MRI images in ADPKD patients.