論文の概要: Multi-channel MRI Embedding: An EffectiveStrategy for Enhancement of
Human Brain WholeTumor Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06115v1
- Date: Sun, 13 Sep 2020 23:44:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-19 03:17:56.437967
- Title: Multi-channel MRI Embedding: An EffectiveStrategy for Enhancement of
Human Brain WholeTumor Segmentation
- Title（参考訳）: マルチチャンネルMRI埋め込み:ヒト脳腫瘍分節の増強のための効果的な戦略
- Authors: Apurva Pandya, Catherine Samuel, Nisargkumar Patel, Vaibhavkumar
Patel, Thangarajah Akilan
- Abstract要約: 医用画像処理における最も重要な課題の1つは、脳全体の腫瘍のセグメンテーションである。
脳腫瘍は早期に検出された場合、悪性または良性であることが多い。
本研究は, 深層学習に基づく腫瘍セグメント化の結果を改善するため, マルチチャネルMRI埋め込みという効率的な手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.869946954477617
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: One of the most important tasks in medical image processing is the brain's
whole tumor segmentation. It assists in quicker clinical assessment and early
detection of brain tumors, which is crucial for lifesaving treatment procedures
of patients. Because, brain tumors often can be malignant or benign, if they
are detected at an early stage. A brain tumor is a collection or a mass of
abnormal cells in the brain. The human skull encloses the brain very rigidly
and any growth inside this restricted place can cause severe health issues. The
detection of brain tumors requires careful and intricate analysis for surgical
planning and treatment. Most physicians employ Magnetic Resonance Imaging (MRI)
to diagnose such tumors. A manual diagnosis of the tumors using MRI is known to
be time-consuming; approximately, it takes up to eighteen hours per sample.
Thus, the automatic segmentation of tumors has become an optimal solution for
this problem. Studies have shown that this technique provides better accuracy
and it is faster than manual analysis resulting in patients receiving the
treatment at the right time. Our research introduces an efficient strategy
called Multi-channel MRI embedding to improve the result of deep learning-based
tumor segmentation. The experimental analysis on the Brats-2019 dataset wrt the
U-Net encoder-decoder (EnDec) model shows significant improvement. The
embedding strategy surmounts the state-of-the-art approaches with an
improvement of 2% without any timing overheads.
- Abstract（参考訳）: 医療画像処理における最も重要なタスクの1つは、脳全体の腫瘍の分節である。
これは、患者の救命治療に不可欠な脳腫瘍の迅速な臨床評価と早期発見を支援する。
なぜなら、脳腫瘍は、早期に検出された場合、しばしば悪性または良性である。
脳腫瘍は、脳内の異常な細胞の集合体または集合体である。
人間の頭蓋骨は非常に厳格に脳を囲み、この制限された場所での成長は深刻な健康問題を引き起こす。
脳腫瘍の検出には、手術計画と治療のために慎重かつ複雑な分析が必要である。
ほとんどの医師はMRIを用いて腫瘍の診断を行っている。
mriによる腫瘍の手動診断は時間を要することが知られており、1サンプルにつき約18時間かかる。
したがって, 腫瘍の自動分節は, この問題に対する最適解となっている。
研究により、この技術は精度が向上し、手作業による分析よりも速いことが示され、患者は適切なタイミングで治療を受けることができる。
本研究は, 深層学習に基づく腫瘍セグメント化の結果を改善するため, マルチチャネルMRI埋め込みという効率的な手法を提案する。
brats-2019 データセット wrt の実験的解析 u-net encoder-decoder (endec) モデルは大幅に改善されている。
組込み戦略は最先端のアプローチを上回り、時間的オーバーヘッドなしに2%改善する。
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