Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bayesian Generative Models for Knowledge Transfer in MRI Semantic Segmentation Problems

論文の概要: Bayesian Generative Models for Knowledge Transfer in MRI Semantic Segmentation Problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12639v2
Date: Wed, 27 May 2020 19:54:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-29 00:32:14.956129
Title: Bayesian Generative Models for Knowledge Transfer in MRI Semantic Segmentation Problems
Title（参考訳）: MRIセマンティックセグメンテーション問題における知識伝達のためのベイズ生成モデル
Authors: Anna Kuzina, Evgenii Egorov, Evgeny Burnaev
Abstract要約: 本稿では,遺伝ベイズ先行ネットワークを用いた疾患間の知識伝達手法を提案する。提案手法はトレーニング前のアプローチとランダム初期化と比較し,脳腫瘍-2018データベースの小さな部分集合に対するDice similarity Coefficientの測定値から最良の結果を得る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.24006130659201
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automatic segmentation methods based on deep learning have recently demonstrated state-of-the-art performance, outperforming the ordinary methods. Nevertheless, these methods are inapplicable for small datasets, which are very common in medical problems. To this end, we propose a knowledge transfer method between diseases via the Generative Bayesian Prior network. Our approach is compared to a pre-train approach and random initialization and obtains the best results in terms of Dice Similarity Coefficient metric for the small subsets of the Brain Tumor Segmentation 2018 database (BRATS2018).
Abstract（参考訳）: ディープラーニングに基づく自動セグメンテーション手法は,近頃,通常の手法を上回って,最先端のパフォーマンスを実証している。しかしながら、これらの手法は医学的な問題に非常によく見られる小さなデータセットには適用できない。そこで本研究では,生成ベイズ前駆ネットワークを介する疾患間の知識伝達手法を提案する。本手法は,前訓練法とランダム初期化法を比較し,脳腫瘍分割2018データベース(brats2018)の小さな部分集合に対するdice類似度係数測定値から最良の結果を得た。

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