Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Review on End-To-End Methods for Brain Tumor Segmentation and Overall Survival Prediction

論文の概要: A Review on End-To-End Methods for Brain Tumor Segmentation and Overall Survival Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01632v1
Date: Sun, 31 May 2020 11:12:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-26 12:41:56.178954
Title: A Review on End-To-End Methods for Brain Tumor Segmentation and Overall Survival Prediction
Title（参考訳）: エンド・ツー・エンド法による脳腫瘍の分節と全生存予測
Authors: Snehal Rajput, Mehul S Raval
Abstract要約: 1)X線やCTなどの電離放射線を照射しない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7982492640302676
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Brain tumor segmentation intends to delineate tumor tissues from healthy brain tissues. The tumor tissues include necrosis, peritumoral edema, and active tumor. In contrast, healthy brain tissues include white matter, gray matter, and cerebrospinal fluid. The MRI based brain tumor segmentation research is gaining popularity as; 1. It does not irradiate ionized radiation like X-ray or computed tomography imaging. 2. It produces detailed pictures of internal body structures. The MRI scans are input to deep learning-based approaches which are useful for automatic brain tumor segmentation. The features from segments are fed to the classifier which predict the overall survival of the patient. The motive of this paper is to give an extensive overview of state-of-the-art jointly covering brain tumor segmentation and overall survival prediction.
Abstract（参考訳）: 脳腫瘍の分節は、正常な脳組織から腫瘍組織を脱線することを目的としている。腫瘍組織は壊死、縦隔浮腫、活動性腫瘍を含む。対照的に、健康な脳組織は白い物質、灰色の物質、脳脊髄液を含む。 MRIベースの脳腫瘍セグメンテーションの研究が人気を集めている。 1.x線やct画像などの電離放射線を照射しない。 2.内部構造の詳細な画像を作成する。 MRIスキャンは、深層学習に基づくアプローチに入力され、自動脳腫瘍セグメンテーションに有用である。セグメントの特徴は分類器に与えられ、患者の全体的な生存率を予測する。本研究の目的は脳腫瘍の分節化と全体的な生存予測に関する最先端の概観を提供することである。

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