Application de la segmentation d’images médicales basée sur l’apprentissage profond via la tomodensitométrie orbitale

Un protocole de segmentation d’objets pour les images orbitales de tomodensitométrie (CT) est introduit. Les méthodes d’étiquetage de la réalité terrestre des structures orbitales en utilisant la super-résolution, l’extraction du volume d’intérêt des images CT et la modélisation de la segmentation multi-étiquettes à l’aide de U-Net séquentiel 2D pour les images CT orbitales sont expliquées pour l’apprentissage supervisé.