論文の概要: Attention U-Net Based Adversarial Architectures for Chest X-ray Lung Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10304v1
• Date: Mon, 23 Mar 2020 14:45:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 23:57:39.799451
• Title: Attention U-Net Based Adversarial Architectures for Chest X-ray Lung Segmentation
• Title（参考訳）: 胸部X線肺セグメンテーションのための注意型U-Net対応アーキテクチャ
• Authors: Guszt\'av Ga\'al, Bal\'azs Maga, Andr\'as Luk\'acs
• Abstract要約: 本稿では,診断パイプラインにおける基礎的,しかし困難な課題である肺分節に対する新しい深層学習手法を提案する。 本手法では, 逆批判モデルとともに, 最先端の完全畳み込みニューラルネットワークを用いる。 これは、患者プロファイルの異なる未確認データセットのCXRイメージによく当てはまり、JSRTデータセットの最終的なDSCRは97.5%に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chest X-ray is the most common test among medical imaging modalities. It is applied for detection and differentiation of, among others, lung cancer, tuberculosis, and pneumonia, the last with importance due to the COVID-19 disease. Integrating computer-aided detection methods into the radiologist diagnostic pipeline, greatly reduces the doctors' workload, increasing reliability and quantitative analysis. Here we present a novel deep learning approach for lung segmentation, a basic, but arduous task in the diagnostic pipeline. Our method uses state-of-the-art fully convolutional neural networks in conjunction with an adversarial critic model. It generalized well to CXR images of unseen datasets with different patient profiles, achieving a final DSC of 97.5% on the JSRT dataset.
• Abstract（参考訳）: 胸部X線は医用画像における最も一般的な検査である。 肺がん、結核、肺炎の発見と分化に応用され、最後にはCOVID-19の流行により重要となる。 放射線科医の診断パイプラインへのコンピュータ支援検出手法の統合は、医師の作業負荷を大幅に削減し、信頼性と定量的分析を増加させる。 ここでは,診断パイプラインにおける基礎的,しかし困難な課題である肺分節の新しい深層学習手法を提案する。 本手法では, 逆批判モデルとともに, 最先端の完全畳み込みニューラルネットワークを用いる。 患者プロファイルの異なる未確認データセットのCXRイメージをよく一般化し、JSRTデータセットで97.5%の最終的なDSCを達成した。

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