Toepassing van deep learning-gebaseerde medische beeldsegmentatie via orbitale computertomografie

Een objectsegmentatieprotocol voor orbitale computertomografie (CT) beelden wordt geïntroduceerd. De methoden voor het labelen van de grondwaarheid van orbitale structuren met behulp van superresolutie, het extraheren van het interessevolume uit CT-beelden en het modelleren van multi-label segmentatie met behulp van 2D-sequentiële U-Net voor orbitale CT-beelden worden uitgelegd voor supervised learning.