論文の概要: Spectral Decomposition in Deep Networks for Segmentation of Dynamic Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00003v1
• Date: Wed, 30 Sep 2020 03:01:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 00:20:56.606773
• Title: Spectral Decomposition in Deep Networks for Segmentation of Dynamic Medical Images
• Title（参考訳）: 動的医用画像のセグメンテーションのための深層ネットワークのスペクトル分解
• Authors: Edgar A. Rios Piedra, Morteza Mardani, Frank Ong, Ukash Nakarmi, Joseph Y. Cheng, Shreyas Vasanawala
• Abstract要約: 本研究は,空間およびスペクトル成分の冗長な情報を決定することにより,深層ネットワークのトレーニングの有効性と性能を向上させることを目的とする。 実験は、小児DCE患者の腹部画像からなる異種データセットのトレーニング・テストの有効性の評価を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.534207113873594
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE- MRI) is a widely used multi-phase technique routinely used in clinical practice. DCE and similar datasets of dynamic medical data tend to contain redundant information on the spatial and temporal components that may not be relevant for detection of the object of interest and result in unnecessarily complex computer models with long training times that may also under-perform at test time due to the abundance of noisy heterogeneous data. This work attempts to increase the training efficacy and performance of deep networks by determining redundant information in the spatial and spectral components and show that the performance of segmentation accuracy can be maintained and potentially improved. Reported experiments include the evaluation of training/testing efficacy on a heterogeneous dataset composed of abdominal images of pediatric DCE patients, showing that drastic data reduction (higher than 80%) can preserve the dynamic information and performance of the segmentation model, while effectively suppressing noise and unwanted portion of the images.
• Abstract（参考訳）: dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (dce-mri) は臨床で日常的に使用される多相法である。 ダイナミック医療データのDCEと類似したデータセットは、興味の対象の検出に関係しない空間的および時間的成分の冗長な情報を含む傾向があり、不均一な異種データが豊富に存在するため、テスト時にも性能が劣る長いトレーニング時間を持つ複雑なコンピュータモデルをもたらす。 本研究は,空間的およびスペクトル的成分の冗長情報を決定することにより,深層ネットワークのトレーニング効果と性能の向上を図り,セグメンテーション精度の維持と改善の可能性を示す。 報告された実験は、小児DCE患者の腹部画像からなる異種データセットのトレーニング・テストの有効性の評価を含み、劇的なデータ削減(80%以上)は、セグメント化モデルの動的情報と性能を効果的に抑制し、画像のノイズや不要部分を効果的に抑制できることを示した。

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