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基于加权蒙特卡洛扩展球形 Fourier-Bessel 卷积层的三维腹部器官分割
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于非参数共享的仿射群等变神经网络，用于三维医学图像分割。通过采用非参数策略的效率和灵活性，实现了对体积数据进行高效的三维仿射群等变卷积神经网络的实现。实验结果表明，该方法在训练稳定性和数据效率方面优于最先进的三维神经网络。
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关键要点
- 本文介绍了一种基于非参数共享的仿射群等变神经网络，用于三维医学图像分割。
- 采用自适应 Monte Carlo 扩充球形傅里叶 - 贝塞尔滤波基的聚合。
- 首次实现了对体积数据进行高效的三维仿射群等变卷积神经网络。
- 引入的球形贝塞尔傅里叶滤波基结合了角度和半径直交性，以实现更好的特征提取。
- 在 BTCV 和 NIH 胰腺数据集上进行的三维图像分割实验表明，所提出的方法在训练稳定性和数据效率方面优于最先进的三维神经网络。
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