論文の概要: PSIGAN: Joint probabilistic segmentation and image distribution matching
for unpaired cross-modality adaptation based MRI segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09465v2
- Date: Sun, 18 Jul 2021 16:01:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-09 05:59:43.397345
- Title: PSIGAN: Joint probabilistic segmentation and image distribution matching
for unpaired cross-modality adaptation based MRI segmentation
- Title（参考訳）: PSIGAN : 非対向モード適応MRI分割のための関節確率分割と画像分布マッチング
- Authors: Jue Jiang, Yu Chi Hu, Neelam Tyagi, Andreas Rimner, Nancy Lee, Joseph
O. Deasy, Sean Berry, Harini Veeraraghavan
- Abstract要約: 我々は、新しい関節確率分割と画像分布マッチング生成対向ネットワーク(PSIGAN)を開発した。
我々のUDAアプローチは、画像とセグメント間の共依存性を共同確率分布としてモデル化する。
T1wは0.87,T2wは0.90であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.573421102994323
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We developed a new joint probabilistic segmentation and image distribution
matching generative adversarial network (PSIGAN) for unsupervised domain
adaptation (UDA) and multi-organ segmentation from magnetic resonance (MRI)
images. Our UDA approach models the co-dependency between images and their
segmentation as a joint probability distribution using a new structure
discriminator. The structure discriminator computes structure of interest
focused adversarial loss by combining the generated pseudo MRI with
probabilistic segmentations produced by a simultaneously trained segmentation
sub-network. The segmentation sub-network is trained using the pseudo MRI
produced by the generator sub-network. This leads to a cyclical optimization of
both the generator and segmentation sub-networks that are jointly trained as
part of an end-to-end network. Extensive experiments and comparisons against
multiple state-of-the-art methods were done on four different MRI sequences
totalling 257 scans for generating multi-organ and tumor segmentation. The
experiments included, (a) 20 T1-weighted (T1w) in-phase mdixon and (b) 20
T2-weighted (T2w) abdominal MRI for segmenting liver, spleen, left and right
kidneys, (c) 162 T2-weighted fat suppressed head and neck MRI (T2wFS) for
parotid gland segmentation, and (d) 75 T2w MRI for lung tumor segmentation. Our
method achieved an overall average DSC of 0.87 on T1w and 0.90 on T2w for the
abdominal organs, 0.82 on T2wFS for the parotid glands, and 0.77 on T2w MRI for
lung tumors.
- Abstract（参考訳）: 我々は,非教師付き領域適応(UDA)と磁気共鳴(MRI)画像からの多臓器分割のための新しい関節確率分割と画像分布マッチング法(PSIGAN)を開発した。
udaアプローチは,画像とセグメンテーションの相互依存性を,新しい構造判別器を用いた共同確率分布としてモデル化する。
この構造判別器は、生成した擬似MRIと、同時に訓練されたセグメンテーションサブネットワークによって生成された確率的セグメンテーションを組み合わせることにより、関心に焦点を合わせた対向損失の構造を算出する。
セグメント化サブネットワークは、ジェネレータサブネットワークによって生成された擬似MRIを用いて訓練される。
これにより、エンド・ツー・エンドネットワークの一部として共同で訓練されたジェネレータとセグメンテーション・サブネットワークの両方を周期的に最適化する。
多臓器と腫瘍の分節生成のための計257スキャンを4つのMRIシークエンスで行った実験と比較を行った。
実験には
a)20t1重み付き(t1w)イン相mdixon及び
b)20T2強調(T2w)腹部MRIによる肝,脾,左腎,右腎の分画
(c)耳下腺分節に対する頭頸部MRI(T2wFS)とT2T2強調脂肪(T2wFS)
(d)肺腫瘍分節に対する75 T2w MRI。
腹部臓器ではT1w0.87,T2w0.90,耳下腺ではT2wFS0.82,肺腫瘍ではT2wMRI0.77であった。
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