一. 頭部
punctate white matter lesion (PWML)
1.《Refined Segmentation R-CNN: A Two-Stage Convolutional Neural Network for Punctate White Matter Lesion Segmentation in Preterm Infants》
數據集來源：非公共數據集
該病特點：病竈非常小
Mask-rnn架構-----Two-Stage 方法
H-RPN網絡抽取特徵圖生成一系列包含周圍信息的ROIs，送入network head, head藉助周圍信息進行class和box的修正，然後將修正後的ROIs送入LRS-Net 進行病竈分割。
因爲病竈太小，H-RPN網絡使用ReLU加強對True Positive 區域的提取；擴大了box的大小從而包含周圍信息，降低box預測偏差，也有利於後續修正；同時因爲正樣本太少，縮小了proposal的數量，避免正負樣本過度不平衡。
LRS-Net 中使用Dense CRF修正分割圖。
不同方法分割效果對比如下：
