Deep learning for corpus callosum segmentation in brain magnetic resonance images
Flávio Henrique Schuindt da Silva · 2018
Apresentamos neste trabalho um novo metodo para segmentar o Corpo Caloso em imagens de ressonância magnetica (MRI) usando U-Net, uma rede puramente convolucional. Treinamos a U-Net usando dois datasets publicos e validamos o modelo treinado em um conjunto de teste tambem obtido a partir destes datasets publicos. Os resultados sao obtidos realizando comparacoes usando o Indice de Similaridade Estrutural (SSIM) e o coeficiente Dice entre a imagem gabarito e a imagem gerada pelo modelo.