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血管分割的中心线边界 Dice 损失
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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
本文提出了一种新的生物医学图像分割任务的损失函数，称为实例和实例中心（ICI）损失。ICI损失解决了实例不平衡问题，并在卒中损伤分割任务中表现出更平衡的分割效果。ICI损失相对于Dice损失和Blob损失提高了1.7-3.7％和0.6-5.0％的Dice相似系数。ICI损失是解决实例不平衡问题的潜在解决方案。
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关键要点
- 提出了一种新的生物医学图像分割任务的损失函数，称为实例和实例中心（ICI）损失。
- ICI损失解决了使用像素损失函数（如Dice损失）时遇到的实例不平衡问题。
- ICI的实例部分改进了大型和小型实例的图像数据集中小实例的检测。
- 实例中心组件提高了整体检测精度。
- ICI损失在卒中损伤分割任务中表现出更平衡的分割效果。
- ICI损失相对于Dice损失提高了1.7-3.7%的Dice相似系数。
- ICI损失相对于Blob损失提高了0.6-5.0%的Dice相似系数。
- ICI损失是解决实例不平衡问题的潜在解决方案。
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