論文の概要: Hippocampus Segmentation on Epilepsy and Alzheimer's Disease Studies
with Multiple Convolutional Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05058v2
- Date: Wed, 10 Feb 2021 21:23:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-11 12:35:17.730817
- Title: Hippocampus Segmentation on Epilepsy and Alzheimer's Disease Studies
with Multiple Convolutional Neural Networks
- Title(参考訳): 複数の畳み込みニューラルネットワークを用いたてんかんおよびアルツハイマー病研究における海馬の分節化
- Authors: Diedre Carmo, Bruna Silva, Clarissa Yasuda, Let\'icia Rittner and
Roberto Lotufo
- Abstract要約: 本稿では,最先端,オープンソース,深層学習に基づく海馬セグメンテーション手法を提案する。
拡張された2次元マルチオリエンテーションアプローチを使用し、自動前処理と配向アライメントを備える。
我々は,HarPテストセットとDiceのHCUnicampの両方の文献から,HarPでのみトレーニングされた手法が,他の方法よりも優れていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.08749675983608168
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hippocampus segmentation on magnetic resonance imaging is of key importance
for the diagnosis, treatment decision and investigation of neuropsychiatric
disorders. Automatic segmentation is an active research field, with many recent
models using deep learning. Most current state-of-the art hippocampus
segmentation methods train their methods on healthy or Alzheimer's disease
patients from public datasets. This raises the question whether these methods
are capable of recognizing the hippocampus on a different domain, that of
epilepsy patients with hippocampus resection. In this paper we present a
state-of-the-art, open source, ready-to-use, deep learning based hippocampus
segmentation method. It uses an extended 2D multi-orientation approach, with
automatic pre-processing and orientation alignment. The methodology was
developed and validated using HarP, a public Alzheimer's disease hippocampus
segmentation dataset. We test this methodology alongside other recent deep
learning methods, in two domains: The HarP test set and an in-house epilepsy
dataset, containing hippocampus resections, named HCUnicamp. We show that our
method, while trained only in HarP, surpasses others from the literature in
both the HarP test set and HCUnicamp in Dice. Additionally, Results from
training and testing in HCUnicamp volumes are also reported separately,
alongside comparisons between training and testing in epilepsy and Alzheimer's
data and vice versa. Although current state-of-the-art methods, including our
own, achieve upwards of 0.9 Dice in HarP, all tested methods, including our
own, produced false positives in HCUnicamp resection regions, showing that
there is still room for improvement for hippocampus segmentation methods when
resection is involved.
- Abstract(参考訳): 磁気共鳴画像における海馬分画は,神経精神疾患の診断,治療決定,検討において重要な役割を担っている。
自動セグメンテーションは活発な研究分野であり、近年のディープラーニングを用いた多くのモデルがある。
現在の最先端の海馬セグメンテーション法は、公衆データセットから健康やアルツハイマー病の患者を訓練している。
これにより,海馬切除後のてんかん患者と異なる領域の海馬を認識できるかどうかが疑問視される。
本稿では,最先端のオープンソースの深層学習に基づく海馬セグメンテーション手法を提案する。
拡張された2次元マルチオリエンテーションアプローチを使用し、自動前処理と配向アライメントを備える。
この手法は、アルツハイマー病の海馬セグメンテーションデータセットであるHarPを用いて開発、検証された。
この手法を,最近の深層学習法と並行して,harpテストセットと,海馬切除を含む内部てんかんデータセットhcunicampという2つの領域でテストした。
我々は,HarPテストセットとDiceのHCUnicampの両方の文献から,HarPでのみトレーニングされた手法が,他の方法よりも優れていることを示す。
さらに、hcunicampボリュームでのトレーニングとテストの結果も別々に報告されており、てんかんとアルツハイマーのデータでのトレーニングとテストとを比較している。
現在の海馬摘出術はharpで0.9 dice以上を達成するが,全検査ではhcunicamp切除領域で偽陽性を示し,切除時に海馬分離術の改善の余地が残っていることが示された。
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