類別： 醫(yī)學(xué)圖像 segmentation
鏈接：http://arxiv.org/pdf/1601.07014v3.pdf
方法： CNN
輸入： patches generated from image
訓(xùn)練：訓(xùn)練一個(gè)二分類CNN，輸入patch妇萄，labe {0，1}，提取fc6 作為 patch 對(duì)應(yīng)的feature fi喇颁。
最終 希望得到一個(gè)三元組（feature vector fi汹忠，a vote vi把篓，a segmentation patch si）, 其中 vi是一個(gè)位移向量，表示從所有foreground的中心到voxel xi沪羔。
測(cè)試：輸入從新的image 產(chǎn)生的 patch， forward pass 得到一個(gè)label 和 feature fi象浑，收集所有這個(gè)圖片的patch label 對(duì)應(yīng)foreground的feature fi蔫饰，對(duì)于每一個(gè)fi， 跟訓(xùn)練集獲得的所有foreground fi 比較愉豺， 得到最相近的k個(gè)patch篓吁。
根據(jù)這k個(gè)patch， 得到cj, 進(jìn)而算得vi （一個(gè)k個(gè)）和 相應(yīng)的 patch si 蚪拦， 原文如下：
根據(jù)
