MICCAI 医学图像分割（检测+分割 Two-stage）

一. 头部

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》

数据集来源：非公共数据集

该病特点：病灶非常小
Mask-rnn架构-----Two-Stage 方法
H-RPN网络抽取特征图生成一系列包含周围信息的ROIs，送入network head, head借助周围信息进行class和box的修正，然后将修正后的ROIs送入LRS-Net 进行病灶分割。
因为病灶太小，H-RPN网络使用ReLU加强对True Positive 区域的提取；扩大了box的大小从而包含周围信息，降低box预测偏差，也有利于后续修正；同时因为正样本太少，缩小了proposal的数量，避免正负样本过度不平衡。
LRS-Net 中使用Dense CRF修正分割图。
不同方法分割效果对比如下：