論文の概要: Bridging 2D and 3D Segmentation Networks for Computation Efficient
Volumetric Medical Image Segmentation: An Empirical Study of 2.5D Solutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06163v2
- Date: Mon, 7 Feb 2022 12:45:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-08 00:32:26.971094
- Title: Bridging 2D and 3D Segmentation Networks for Computation Efficient
Volumetric Medical Image Segmentation: An Empirical Study of 2.5D Solutions
- Title(参考訳): 効率的な体積医用画像分割のためのブリッジング2次元および3次元セグメンテーションネットワーク:2.5次元解の実証的研究
- Authors: Yichi Zhang, Qingcheng Liao, Le Ding, Jicong Zhang
- Abstract要約: 深層畳み込みニューラルネットワークは、医用画像セグメンテーションにおいて大きな成功を収めている。
自然画像のセグメンテーションとは異なり、MRIやCTのようなほとんどの医療画像は体積データである。
3D CNNは推論時間とコストに悩まされ、さらなる臨床応用を妨げる。
計算コストの少ない容積空間情報を利用するために,多くの2.5Dセグメンテーション法が提案されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.780734566934902
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, deep convolutional neural networks have achieved great success for
medical image segmentation. However, unlike segmentation of natural images,
most medical images such as MRI and CT are volumetric data. In order to make
full use of volumetric information, 3D CNNs are widely used. However, 3D CNNs
suffer from higher inference time and computation cost, which hinders their
further clinical applications. Additionally, with the increased number of
parameters, the risk of overfitting is higher, especially for medical images
where data and annotations are expensive to acquire. To issue this problem,
many 2.5D segmentation methods have been proposed to make use of volumetric
spatial information with less computation cost. Despite these works lead to
improvements on a variety of segmentation tasks, to the best of our knowledge,
there has not previously been a large-scale empirical comparison of these
methods. In this paper, we aim to present a review of the latest developments
of 2.5D methods for volumetric medical image segmentation. Additionally, to
compare the performance and effectiveness of these methods, we provide an
empirical study of these methods on three representative segmentation tasks
involving different modalities and targets. Our experimental results highlight
that 3D CNNs may not always be the best choice. Despite all these 2.5D methods
can bring performance gains to 2D baseline, not all the methods hold the
benefits on different datasets. We hope the results and conclusions of our
study will prove useful for the community on exploring and developing efficient
volumetric medical image segmentation methods.
- Abstract(参考訳): 近年,深層畳み込みニューラルネットワークは医用画像セグメンテーションにおいて大きな成功を収めている。
しかし、自然画像のセグメンテーションとは異なり、MRIやCTのようなほとんどの医療画像はボリュームデータである。
ボリューム情報を完全に活用するために3D CNNが広く使われている。
しかし、3D CNNは推論時間と計算コストの増大に悩まされ、さらなる臨床応用を妨げている。
さらに、パラメータの増大に伴い、特にデータやアノテーションの取得に費用がかかる医療画像の場合、オーバーフィッティングのリスクが高くなる。
この問題に対処するため、計算コストの少ないボリューム空間情報を利用するための2.5次元セグメンテーション手法が数多く提案されている。
これらの研究は、様々なセグメンテーションタスクの改善につながるが、私たちの知る限り、これらの手法の大規模な比較は行われていない。
本稿では,体積医用画像セグメンテーションにおける2.5d法の最新動向について概観する。
また,これらの手法の性能と有効性を比較するために,異なるモダリティと目標を含む3つの代表的なセグメンテーションタスクについて実験的検討を行った。
実験の結果は、3D CNNが必ずしもベストな選択肢ではないことを示している。
これらの2.5dメソッドが2dベースラインのパフォーマンス向上をもたらすにもかかわらず、すべてのメソッドが異なるデータセットの利点を持っているわけではない。
本研究の結果と結論が,効率的な容積医用画像分割手法の探索と開発において,コミュニティにとって有用であることを期待する。
関連論文リスト
- MA-SAM: Modality-agnostic SAM Adaptation for 3D Medical Image
Segmentation [58.53672866662472]
我々はMA-SAMと命名されたモダリティに依存しないSAM適応フレームワークを提案する。
本手法は,重量増加のごく一部だけを更新するためのパラメータ効率の高い微調整戦略に根ざしている。
画像エンコーダのトランスバータブロックに一連の3Dアダプタを注入することにより,事前学習した2Dバックボーンが入力データから3次元情報を抽出することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-16T02:41:53Z) - Two Approaches to Supervised Image Segmentation [55.616364225463066]
本研究は、深層学習とマルチセットニューロンのアプローチの比較実験を開発する。
ディープラーニングアプローチは、画像セグメンテーションの実行の可能性を確認した。
代替のマルチセット手法では、計算資源をほとんど必要とせずに精度を向上することができた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-19T16:42:52Z) - PCDAL: A Perturbation Consistency-Driven Active Learning Approach for
Medical Image Segmentation and Classification [12.560273908522714]
監視された学習は、医用画像のアプリケーションを取得するのに費用がかかり、時間がかかり、実用的でない、大規模な注釈付きデータに大きく依存している。
アクティブラーニング(AL)手法は、アノテーションのコストを削減するために、自然な画像分類タスクに広く応用されている。
本稿では,2次元医用画像分類,セグメンテーション,および3次元医用画像分割タスクに同時に適用可能なALベースの手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-29T13:11:46Z) - 3DSAM-adapter: Holistic adaptation of SAM from 2D to 3D for promptable tumor segmentation [52.699139151447945]
医用画像の領域分割を行うために, SAMを2次元から3次元に変換する新しい適応法を提案する。
本モデルでは, 腎腫瘍, 膵腫瘍, 大腸癌の3つのタスクのうち8.25%, 29.87%, 10.11%の3つのタスクにおいて, ドメイン・オブ・ザ・アーティヴ・メディカル・イメージ・セグメンテーション・モデルより優れ, 肝腫瘍セグメンテーションでも同様の性能が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-23T12:09:52Z) - Med-DANet: Dynamic Architecture Network for Efficient Medical Volumetric
Segmentation [13.158995287578316]
我々は,Med-DANetという動的アーキテクチャネットワークを提案し,効率的な精度と効率のトレードオフを実現する。
入力された3次元MRIボリュームのスライス毎に,提案手法は決定ネットワークによってスライス固有の決定を学習する。
提案手法は, 従来の3次元MRI脳腫瘍セグメント化法と比較して, 同等あるいは良好な結果が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-14T03:25:58Z) - Super Images -- A New 2D Perspective on 3D Medical Imaging Analysis [0.0]
トレーニング中に3次元知識を効率的に埋め込んで3次元データを扱うための,シンプルで効果的な2次元手法を提案する。
本手法は3次元画像にスライスを並べて超高分解能画像を生成する。
2次元ネットワークのみを利用した3次元ネットワークを実現する一方で、モデルの複雑さはおよそ3倍に減少する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-05T09:59:03Z) - 3-Dimensional Deep Learning with Spatial Erasing for Unsupervised
Anomaly Segmentation in Brain MRI [55.97060983868787]
我々は,MRIボリュームと空間消去を組み合わせた空間文脈の増大が,教師なしの異常セグメンテーション性能の向上に繋がるかどうかを検討する。
本稿では,2次元変分オートエンコーダ(VAE)と3次元の相違点を比較し,3次元入力消去を提案し,データセットサイズが性能に与える影響を体系的に検討する。
入力消去による最高の3D VAEは、平均DICEスコアが31.40%となり、2D VAEは25.76%となった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-14T09:17:27Z) - Volumetric Medical Image Segmentation: A 3D Deep Coarse-to-fine
Framework and Its Adversarial Examples [74.92488215859991]
本稿では,これらの課題に効果的に取り組むために,新しい3Dベースの粗粒度フレームワークを提案する。
提案した3Dベースのフレームワークは、3つの軸すべてに沿ってリッチな空間情報を活用できるため、2Dよりも大きなマージンで優れている。
我々は,3つのデータセット,NIH膵データセット,JHMI膵データセット,JHMI病理嚢胞データセットについて実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-29T15:39:19Z) - 3D Self-Supervised Methods for Medical Imaging [7.65168530693281]
本稿では,プロキシタスクの形式で,5種類の自己教師型手法の3次元バージョンを提案する。
提案手法は,未ラベルの3次元画像からニューラルネットワークの特徴学習を容易にし,専門家のアノテーションに必要なコストを削減することを目的としている。
開発したアルゴリズムは、3D Contrastive Predictive Coding, 3D Rotation Prediction, 3D Jigsaw puzzles, Relative 3D patch location, 3D Exemplar Networkである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-06T09:56:58Z) - 2.75D: Boosting learning by representing 3D Medical imaging to 2D
features for small data [54.223614679807994]
3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、多くのディープラーニングタスクにおいて、2D CNNよりも優れたパフォーマンスを示し始めている。
3D CNNにトランスファー学習を適用することは、パブリックにトレーニング済みの3Dモデルがないために困難である。
本研究では,ボリュームデータの2次元戦略的表現,すなわち2.75Dを提案する。
その結果,2次元CNNネットワークをボリューム情報学習に用いることが可能となった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-11T08:24:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。