CFUN：一種革命性的心臟影像分割技術，為醫學界帶來突破性進展！

在醫學領域，心臟分割技術一直扮演著重要角色，尤其是在診斷和治療心臟疾病時。隨著科技的不斷進步，研究人員正努力尋找更快速、準確和高效的心臟分割方法。今天，讓我們一起探討一種名為CFUN的新型心臟分割方法，它將為醫學界帶來突破性的進展！

自動腦區切割的技術重要性在於有效降低不同觀察者之間的認知誤差，並節省研究人員的時間。CFUN，全名為Combining Faster R-CNN and U-net Network，是一種革命性的心臟分割技術。這種方法把兩個強大的神經網絡——Faster R-CNN和U-net結合在一起(圖1)，形成了一個獨一無二的模型。這個模型能夠在短時間內快速且準確地分割心臟，為醫生和研究人員提供了更為精確的心臟結構信息。

圖1. CFUN流程圖

研究團隊還提出新損失函數3D Edge-loss的優勢，除了結合兩個強大的神經網絡，CFUN還引入了一種名為3D Edge-loss的新損失函數。這個損失函數能夠更有效地評估心臟分割的準確性，從而提高分割效果。在實驗中，CFUN不僅在大大降低計算成本的同時，還表現出了具有競爭力的分割性能。這意味著CFUN能夠在更短的時間內為醫生提供更高品質的心臟圖像，進一步提高診斷和治療的準確性。

詳細的公式可見論文內的詳細說明，這裡介紹他們加速模型收斂的方法。透過Sobel(圖2)核應用到六個方向以執行卷積操作可以加速模型收斂，邊緣提取可以被視為分割圖像或真實圖像與Sobel核之間的卷積操作。

圖2. Sobel核示意圖

透過可視化的結果，可以看到CFUN對心臟各部位的切割非常完美(圖3)

圖3. (a) 顯示原始CT影像 (b) 顯示真實標籤 (c) 顯示預測結果 (d) 真實標籤的3D可視化 (e) 預測結果的3D可視化

CFUN這種新型心臟分割方法在醫學領域的潛在應用非常廣泛。它可以幫助醫生更精確地診斷心臟疾病，從而制定更有效的治療方案。此外，CFUN還可以應用於心臟手術的預先規劃，以確保手術過程更加順利。總之，CFUN在心臟疾病的診斷和治療方面具有巨大的潛力，有望為數百萬患者帶來更好的健康和生活品質。

撰文：許楷翊

參考文獻：

Xu, Zhanwei, Ziyi Wu, and Jianjiang Feng. "CFUN: Combining faster R-CNN and U-net network for efficient whole heart segmentation." arXiv preprint arXiv:1812.04914 (2018).