論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Organ Localization in CT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04974v1
- Date: Mon, 11 May 2020 10:06:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-04 20:01:13.681979
- Title: Deep Reinforcement Learning for Organ Localization in CT
- Title(参考訳): CTにおける組織局在の深部強化学習
- Authors: Fernando Navarro, Anjany Sekuboyina, Diana Waldmannstetter, Jan C.
Peeken, Stephanie E. Combs and Bjoern H. Menze
- Abstract要約: 我々はCTにおける臓器局所化のための深層強化学習手法を提案する。
この研究において、人工エージェントは、その主張や誤りから学習することで、CT内の臓器の局所化を積極的に行う。
本手法は,任意の臓器をローカライズするためのプラグイン・アンド・プレイモジュールとして利用できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 59.23083161858951
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robust localization of organs in computed tomography scans is a constant
pre-processing requirement for organ-specific image retrieval, radiotherapy
planning, and interventional image analysis. In contrast to current solutions
based on exhaustive search or region proposals, which require large amounts of
annotated data, we propose a deep reinforcement learning approach for organ
localization in CT. In this work, an artificial agent is actively self-taught
to localize organs in CT by learning from its asserts and mistakes. Within the
context of reinforcement learning, we propose a novel set of actions tailored
for organ localization in CT. Our method can use as a plug-and-play module for
localizing any organ of interest. We evaluate the proposed solution on the
public VISCERAL dataset containing CT scans with varying fields of view and
multiple organs. We achieved an overall intersection over union of 0.63, an
absolute median wall distance of 2.25 mm, and a median distance between
centroids of 3.65 mm.
- Abstract(参考訳): ctスキャンにおける臓器のロバストな局在は、臓器特異的画像検索、放射線治療計画、および介入画像解析のための常に前処理要件である。
大量のアノテートデータを必要とする全領域探索や領域提案に基づく現在のソリューションとは対照的に,CTにおける臓器局所化のための深層強化学習手法を提案する。
この研究において、人工エージェントは、その主張や誤りから学習することで、CT内の臓器の局所化を積極的に行う。
強化学習の文脈において,CTにおける臓器局所化に適した新しいアクションセットを提案する。
本手法は任意の臓器をローカライズするためのプラグアンドプレイモジュールとして使用できる。
様々な視野と複数の臓器を有するCTスキャンを含むパブリックVISCERALデータセット上で,提案手法の評価を行った。
我々は0.63、絶対中央壁距離2.25mm、中心壁距離3.65mmの全体交点を達成した。
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