Fugu-MT 論文翻訳(概要): Soft Tissue Sarcoma Co-Segmentation in Combined MRI and PET/CT Data

論文の概要: Soft Tissue Sarcoma Co-Segmentation in Combined MRI and PET/CT Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12544v2
Date: Thu, 24 Sep 2020 09:10:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-24 01:55:48.053926
Title: Soft Tissue Sarcoma Co-Segmentation in Combined MRI and PET/CT Data
Title（参考訳）: MRIとPET/CTの併用による軟部組織サルコマの分離
Authors: Theresa Neubauer, Maria Wimmer, Astrid Berg, David Major, Dimitrios Lenis, Thomas Beyer, Jelena Saponjski, Katja B\"uhler
Abstract要約: マルチモーダル医用画像における腫瘍のセグメンテーションは, 深層学習の手法に傾きつつある。本稿では,モダリティ固有のエンコーダとデコーダのブランチによるマルチモーダル特徴学習を実現する,同時分離手法を提案する。 MRI(T1およびT2配列)とPET/CTスキャンを併用した公衆軟部肉腫データに対するアプローチの有効性を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2515303891664358
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Tumor segmentation in multimodal medical images has seen a growing trend towards deep learning based methods. Typically, studies dealing with this topic fuse multimodal image data to improve the tumor segmentation contour for a single imaging modality. However, they do not take into account that tumor characteristics are emphasized differently by each modality, which affects the tumor delineation. Thus, the tumor segmentation is modality- and task-dependent. This is especially the case for soft tissue sarcomas, where, due to necrotic tumor tissue, the segmentation differs vastly. Closing this gap, we develop a modalityspecific sarcoma segmentation model that utilizes multimodal image data to improve the tumor delineation on each individual modality. We propose a simultaneous co-segmentation method, which enables multimodal feature learning through modality-specific encoder and decoder branches, and the use of resource-effcient densely connected convolutional layers. We further conduct experiments to analyze how different input modalities and encoder-decoder fusion strategies affect the segmentation result. We demonstrate the effectiveness of our approach on public soft tissue sarcoma data, which comprises MRI (T1 and T2 sequence) and PET/CT scans. The results show that our multimodal co-segmentation model provides better modality-specific tumor segmentation than models using only the PET or MRI (T1 and T2) scan as input.
Abstract（参考訳）: マルチモーダル医用画像における腫瘍のセグメンテーションは, 深層学習の手法に傾きつつある。通常、この話題を扱う研究は、マルチモーダル画像データを融合して、単一の画像モダリティのための腫瘍セグメンテーションの輪郭を改善する。しかし、腫瘍の特徴が腫瘍の脱線に影響を及ぼす様相によって異なることが強調されることを考慮に入れていない。したがって、腫瘍のセグメンテーションはモダリティとタスクに依存します。これは特に軟部組織肉腫の症例であり、壊死性腫瘍組織によってセグメント化が大きく異なる。このギャップを閉じて,マルチモーダル画像データを用いて各モダリティの腫瘍郭清を改善する様相特異的肉腫分節モデルを開発した。本稿では,モーダリティ特化エンコーダとデコーダブランチによるマルチモーダル特徴学習と,資源効率の高い密結合畳み込み層の利用が可能な同時分離手法を提案する。さらに、入力モードとエンコーダ-デコーダ融合戦略の違いがセグメント化結果に与える影響を分析する実験を行う。 MRI(T1およびT2配列)とPET/CTスキャンを併用した公衆軟部肉腫データに対するアプローチの有効性を示した。その結果,petまたはmri(t1およびt2)スキャンのみを入力として用いるモデルよりも,マルチモーダル・コセグメンテーションモデルの方が腫瘍の分節性が良好であった。

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