V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation-论文笔记

代码开源
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方法：

说说网络结构。卷积核大小5X5。每一层增加残差学习，论文说增加残差能够加速收敛。没有使用pooling，使用卷积来降采样（核大小2x2x2，步长2）。非线性函数使用PReLu。是右边使用反卷积。左右两边通过拼接而不是相加。
卷积和反卷积如下：

每层输出特征感受眼如下：

损失函数：
本文提出一个基于dice coefficient的损失函数。两个二进制的矩阵的dice相似系数为：

使用这个函数能避免类别不平衡。
数据增强：a dense deformation field obtained through a 2 × 2 × 2 grid of control-points，B-spline interpolation。
预处理：使用N4进行偏移场矫正【17】，然后差值为1 × 1 × 1.5 mm。直方图匹配（histogram matching）。被用来训练的volumes的直方图，被匹配到这个数据集中随机选取的scans。