Zusammenfassung
Die genaue Segmentierung großer 3D-Volumina ist eine sehr zeitaufwendige und für die Analyse und Interpretation unabdingbare Aufgabe. Die am Synchrotron gemessene Mikrotomogramme (SRμCT) zu segmentieren, ist besonders anspruchsvoll, sowohl für algorithmische Lösungen, als auch für die Experten, da sich die Daten durch geringen Kontrast, hohe räumliche Variabilität und Messartefakte auszeichnen. Am Beispiel von 3D Tomogrammen zu Biodegradationsprozessen von Knochenimplantaten untersuchten wir die Skalierung des 2D U-Nets für hochaufgelöste Graustufenvolumina unter Verwendung von drei wichtigen Modellhyperparametern (d. h. Modellbreite, -tiefe und Eingabegröße) [1].
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Literatur
Baltruschat IM, Cwieka H, Krüger D, Zeller-Plumhoff B, Schlünzen F, Willumeit-Römer R et al. Scaling the U-Net: segmentation of biodegradable bone implants in high-resolution synchrotron radiation microtomograms. Sci Rep. 2021;11(1):24237.
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Baltruschat, I.M. et al. (2022). Abstract: Verbesserung des 2D U-Nets für die 3D Mikrotomographie mit Synchrotronstrahlung mittels Multi-Axes Fusing. In: Maier-Hein, K., Deserno, T.M., Handels, H., Maier, A., Palm, C., Tolxdorff, T. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2022. Informatik aktuell. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-36932-3_28
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